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深度学习设计hASIC1a微型蛋白抑制剂实现卒中神经保护
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AI 综述
2026年10月9日，bioRxiv发布一项预印本研究，研究者通过整合计算微蛋白设计、高通量自动膜片钳筛选、生物物理与结构表征及体内验证的平台，从头设计出两种靶向hASIC1a的微蛋白，并鉴定出亚型选择性抑制剂Denasin1。该抑制剂以纳摩尔级效价实现近乎完全的抑制，在溶液中呈无序构象，结合hASIC1a胞外酸性口袋后折叠为计算预测的螺旋-转角-螺旋结构。在小鼠缺血性卒中模型中，Denasin1使梗死体积减少超过50%。目前该研究处于预印本阶段，尚未见同行评议或后续报道。
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最新进展10月9日 08:00
bioRxiv预印本报道深度学习设计的hASIC1a微蛋白抑制剂Denasin1在小鼠卒中模型中减少梗死体积超50%。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月9日
- bioRxiv 预印本深度学习设计的 hASIC1a 微蛋白抑制剂 Denasin1 在缺血性卒中模型中实现神经保护
研究者通过整合计算微蛋白设计、高通量自动膜片钳筛选、生物物理与结构表征及体内验证的平台，从头设计出两种 hASIC1a 特异性微蛋白，并鉴定出亚型选择性抑制剂 Denasin1，其以纳摩尔级效价实现近乎完全的抑制。Denasin1 在溶液中呈无序构象，结合 hASIC1a 胞外酸性口袋后折叠为计算预测的螺旋-转角-螺旋结构。在小鼠缺血性卒中模型中，Denasin1 使梗死体积减少超过 50%。
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