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SurfFlow: Neuer Ansatz für Peptid‑Design über molekulare Oberflächen

Therapeutische Peptide gelten als vielversprechende Kandidaten für die Beeinflussung bislang als „undruggable“ Bindungsstellen. Durch die jüngsten Fortschritte bei tiefen generativen Modellen ist es inzwischen möglich…

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  • Therapeutische Peptide gelten als vielversprechende Kandidaten für die Beeinflussung bislang als „undruggable“ Bindungsstellen.
  • Durch die jüngsten Fortschritte bei tiefen generativen Modellen ist es inzwischen möglich, Peptide in vollem Atommaß für spezifische Proteinrezeptoren zu entwerfen.
  • Dennoch wurde die entscheidende Rolle der molekularen Oberflächen bei Protein‑Protein‑Interaktionen bislang kaum berücksichtigt.

Therapeutische Peptide gelten als vielversprechende Kandidaten für die Beeinflussung bislang als „undruggable“ Bindungsstellen. Durch die jüngsten Fortschritte bei tiefen generativen Modellen ist es inzwischen möglich, Peptide in vollem Atommaß für spezifische Proteinrezeptoren zu entwerfen. Dennoch wurde die entscheidende Rolle der molekularen Oberflächen bei Protein‑Protein‑Interaktionen bislang kaum berücksichtigt.

Um diese Lücke zu schließen, wurde SurfFlow entwickelt – ein neuartiges, surface‑basiertes generatives Verfahren, das die gleichzeitige Gestaltung von Sequenz, Struktur und Oberfläche von Peptiden ermöglicht. Das System nutzt eine Multi‑Modality Conditional Flow Matching (CFM) Architektur, um die Verteilungen von Oberflächengeometrien und biochemischen Eigenschaften zu erlernen und dadurch die Bindungsgenauigkeit der Peptide zu erhöhen.

In umfangreichen Tests am PepMerge‑Benchmark hat SurfFlow konsequent die etablierten Full‑Atom‑Baselines in allen Leistungsmetriken übertroffen. Diese Ergebnisse unterstreichen die Vorteile, molekulare Oberflächen in die de‑novo‑Entdeckung von Peptiden einzubeziehen, und zeigen das Potenzial auf, mehrere Protein‑Modalitäten zu integrieren, um therapeutische Peptide noch effektiver zu entwickeln.

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Therapeutische Peptide
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Surface-basiertes generatives Verfahren
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Multi-Modality Conditional Flow Matching
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arXiv – cs.LG
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