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深层科学正在使高通量实验（HTE）设计具有所需特性的新型生物实体。，例如，通过创新的定向进化分析（例如M-Cre-tee and Tracer）鉴定出了全身性基因疗法向脑细胞进行全身性递送基因疗法所需的血脑屏障（BBB）跨腺相关病毒（AAV）载体。但是，即使这些高通量实验也只能探索生物实体的大型设计空间的一部分。在本文中，我们介绍了基于自动克的蛋白质功能（AutomaxProfit）的最大化，以学习并改善用高通量筛选产生的蛋白质设计。使用基于跨前的生成AI网络和蛋白质语言模型，我们改进了先前通过HTE发现的变体的设计，以通过分子动力学（MD）模拟估计，在脑内皮细胞中产生2倍的富集。这表明，深技术模型可以从深层实验实验产生的观察结果中学习，并继续为生物制药中的应用找到更多最佳的设计候选者。
应用于bbb-crossing aa
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