斯坦福团队破解蛋白突变预测瓶颈：STAB-DDG 模型性能/速度双突破
8.7
来源：
BioTender
发布时间：
2025-07-10 22:11
摘要：
斯坦福大学团队提出了STAB-DDG模型，通过将结合预测与折叠能计算结合，首次实现AI方法在蛋白结合能突变预测方面的重大突破，且预测速度提高了1000倍，开启新药设计的新路径。
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1.6分 | 模型在性能与速度上双重突破，具有创新性和时效性。
关键证据
STAB-DDG模型在预测准确度测试中达到0.45，优于FoldX的0.43；
预测速度提高了1000倍，显著提升了新药研发效率；
结合ProteinMPNN与热力学恒等式，模型技术创新性强，为蛋白质设计提供新的路径。
真实性检查
否