主要观点总结
本文介绍了CAGE-Proxvivo策略，这是一种在活体小鼠体内实现蛋白质功能和蛋白质-蛋白质相互作用按需精准化学调控的技术。通过机器学习辅助，研究团队成功将非天然氨基酸遗传编码到蛋白质中，实现了蛋白质的精准激活和脱笼。该技术具有普适性、活体兼容性和精准调控的优势，在生物医学领域具有广泛的应用前景，包括新型前药设计、精准免疫疗法和其他疾病治疗。这项创新成果为我们探索生命奥秘和攻克人类疾病带来了新的希望。
关键观点总结
关键观点1: CAGE-Proxvivo策略简介
CAGE-Proxvivo是一种在活体环境中实现蛋白质精准调控的技术。通过特定的化学小分子，可以在特定时间和空间内激活或抑制蛋白质的功能。
关键观点2: 机器学习在CAGE-Proxvivo策略中的应用
研究团队首次将蛋白质语言模型与结构建模相结合，利用机器学习技术加速非天然氨基酸遗传编码体系的开发效率。这为进一步拓展CAGE-Proxvivo的应用范围奠定了基础。
关键观点3: CAGE-Proxvivo策略的优势
CAGE-Proxvivo策略具有普适性、活体兼容性和精准调控的优势。它不仅可以应用于酶、受体和抗体等不同类型的蛋白质，还可以通过化学小分子克服传统光控技术的组织穿透深度限制，实现深层组织和器官的蛋白质调控。
关键观点4: CAGE-Proxvivo策略在生物医学领域的应用前景
CAGE-Proxvivo策略在生物医学领域具有广泛的应用前景，包括新型前药设计、精准免疫疗法和其他疾病治疗。它为基础生物学研究提供了强大的工具，并有望为攻克人类疾病带来新的希望。
文章预览
引言 想象一下，如果生命中的每一个蛋白质（protein）都能像电视开关一样，被你精准地开启或关闭，那将是怎样一番景象？作为生命机器的精密部件，蛋白质的功能是所有生物活动的基石。然而，长期以来，研究人员面临着一个巨大的挑战： 如何在复杂的活体（in vivo）环境中，以前所未有的精度对特定蛋白质进行按需（on-demand）调控？传统的光控（photo-control）方法往往受限于光线穿透深度，难以触及深层组织；而复杂的基因工程（genetic engineering）手段又可能改变蛋白质的天然功能，甚至引发意想不到的副作用。 难道，精准“遥控”生命仅仅是一个遥远的梦想？ 好消息来了！5月27日 《Cell》 上发表了一项里程碑式的研究“ Machine-learning-assisted universal protein activation in living mice ”，为我们带来了梦想中的“生命遥控器”—— CAGE-Proxvivo 策略 。这
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