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在醫療科技的發展歷程中，蛇毒血清的製作仍仰賴動物生產，是一直以來都難以突破的領域。最新發表在《自然》（Nature）期刊的一篇研究顯示，透過人工智慧（artificial intelligence, AI）設計的蛋白質，可以有效阻擋眼鏡蛇（Naja）、蝮蛇（Agkistrodon）等毒蛇的致命毒素，為困擾科學家已久的問題帶來新的解決方案。

這項突破性的研究主要是由華盛頓大學西雅圖分校（University of Washington in Seattle）的計算生物物理學家貝克（David Baker）團隊執行。他們運用名為RFdiffusion的蛋白質設計程式，成功開發出能夠識別並中和蛇毒中關鍵毒素的「微型結合蛋白」（minibinders）。此程式的特殊之處在於它借鑒了DALL-E和Midjourney等AI圖像生成工具的技術，能夠在短時間內設計出與目標蛋白質強力結合的小型蛋白質。

研究團隊成員之一的生物化學家托雷斯（Susana Vázquez Torres）將這項技術應用在眼鏡蛇科的三種毒素，包括眼鏡蛇、曼巴蛇（Dendroaspis）、蝮蛇等致命毒蛇身上。團隊也發現，只需要篩選幾十種蛋白質，就能找到能夠強力附著於蛇毒毒素的微型結合蛋白。

在實驗室培養的細胞中，這些微型結合蛋白展現出優異的毒素中和能力，不僅能夠阻斷作用於肌肉和神經細胞的神經傳遞物質，還能防止組織損傷。更令人振奮的是，當研究人員預先混合這些結合蛋白與蛇毒毒素，並注射至實驗小鼠體內時，即使是濃度達致死劑量的毒素也無法對小鼠造成傷害。甚至在模擬真實蛇咬情況下，實驗動物在注射毒素15分鐘後才施用這些結合蛋白，仍可全數存活。

這項技術相較於傳統的蛇毒血清製作方法有顯著優勢。傳統血清需要從經過蛇毒免疫的馬匹或綿羊血液中提取抗體，不僅在安全性和效果上存在差異，還必須由專業醫護人員在醫療機構內施用，大幅限制了它的實用性。相比之下，AI設計的微型結合蛋白具有極高的穩定性，可能不需要冷藏保存，而且還可以透過工業發酵槽中的細菌大量生產，有望降低生產成本。

不過，研究團隊也指出目前的成果僅針對眼鏡蛇科毒素的部分成分，但蛇毒屬於混合物，因此還需要進行更多深入的研究。舉例來說，一個有效的抗蛇毒血清至少需要能夠阻斷磷脂酶（phospholipases）類的毒素，未來的抗蛇毒血清可能會是一個微型結合蛋白的混合物，它的組成將根據使用地區常見的毒蛇種類而有所調整。

儘管這項技術展現出巨大潛力，但要將它轉化為臨床治療仍面臨挑戰。相較於癌症和自身免疫疾病，蛇咬等熱帶疾病的研究資金相對匱乏。不過，這項研究不僅有望解決這個困擾全球的公共衛生問題，還充分展現AI在蛋白質設計領域的強大能力。

新聞來源
Callaway, E. (2025 January 17). AI-designed proteins tackle century-old problem-making snake antivenoms. Nature.