# NUS 张阳教授团队成果登《Nature Communications》！AI 模型助力疾病与药物研究！ URL: https://www.shicheng.news/v/vEJQL Published: 2026-04-29 Source: 狮城新闻 新加坡国立大学（NUS）研究团队研发出**新型AI模型成对蛋白语言模型（PPLM）**，可精准预测蛋白质间的相互作用！这项研究由新加坡癌症科学研究所高级首席研究员张阳教授带领，成果已于2026年3月10日**发表在《Nature Communications》期刊**，有望加速药物研发，深化癌症等疾病的研究！ ![NUS 张阳教授团队成果登《Nature Communications》！AI 模型助力疾病与药物研究！](https://www.shicheng.news/images/image/1784/17847328.avif?0) 来源：Nature Communications **研究突破：** **从单蛋白分析到成对蛋白建模** 现有AI模型多基于单一蛋白序列训练，难以完整捕捉蛋白间的识别与结合过程！ NUS团队研发的成对蛋白语言模型（PPLM），开创性地同时学习两个相互作用蛋白的特征！ 该模型统一捕捉单个蛋白特征与伴侣依赖的相互作用模式，实现了蛋白质相互作用预测的重大突破！ ![NUS 张阳教授团队成果登《Nature Communications》！AI 模型助力疾病与药物研究！](https://www.shicheng.news/images/image/1784/17847329.avif?0) 蛋白质间的相互作用是支撑几乎所有细胞过程的基础。由新加坡国立大学的研究人员开发的PPLM人工智能模型能够预测蛋白质如何识别并相互结合。 来源：NUS **模型性能：** **多任务表现全面提升** 团队基于PPLM开发了三款专用工具：PPLM-PPI预测蛋白相互作用、PPLM-Affinity估算结合强度、PPLM-Contact识别作用界面！ 在基准数据集测试中，模型的相互作用预测准确率较主流方法提升约17%，在跨物种场景中表现稳定！ 该模型在抗体 - 抗原相互作用等复杂场景中，性能优于序列与结构类方法，识别出的模式与真实蛋白相互作用高度吻合！ ![NUS 张阳教授团队成果登《Nature Communications》！AI 模型助力疾病与药物研究！](https://www.shicheng.news/images/image/1784/17847330.avif?0) 配对蛋白语言模型（PPLM）同时从两个相互作用的蛋白质中学习，从而能够预测相互作用、结合强度和相互作用界面。 来源：NUS **论文核心数据与成果发表** **图1：PPLM框架及其下游应用概述** ![NUS 张阳教授团队成果登《Nature Communications》！AI 模型助力疾病与药物研究！](https://www.shicheng.news/images/image/1784/17847331.avif?0) 来源：Nature Communications **图2：PPLM和ESM2对蛋白质序列对的困惑** ![NUS 张阳教授团队成果登《Nature Communications》！AI 模型助力疾病与药物研究！](https://www.shicheng.news/images/image/1784/17847332.avif?0) 来源：Nature Communications **张阳教授表态：** **AI 助力生命科学研究革新** 新加坡癌症科学研究所高级首席研究员、NUS杨潞龄医学院生物化学系与NUS计算机科学系张阳教授表示，这项研究凸显了AI在生命科学领域的变革性作用！ 他指出，从单蛋白分析转向相互作用建模，为未来多蛋白复合物预测、系统生物学研究与AI引导的治疗设计奠定了基础！ 他强调，PPLM模型的突破将推动蛋白质相互作用建模的准确性与可扩展性，为生命科学研究提供全新工具！ ![NUS 张阳教授团队成果登《Nature Communications》！AI 模型助力疾病与药物研究！](https://www.shicheng.news/images/image/1784/17847333.avif?0) NUS计算机科学系张阳教授 来源：NUS **应用前景：** **助力药物研发与疾病研究** PPLM模型可支持蛋白质组规模的相互作用发现、药物靶点识别与治疗药物开发等多种应用！ NUS团队计划进一步整合结构与实验数据，优化模型性能，拓展至宿主 - 病原体相互作用等更复杂的生物系统研究！ 该模型的推广应用，将为癌症等疾病的机制解析与创新药物研发提供强有力的技术支撑！ ![NUS 张阳教授团队成果登《Nature Communications》！AI 模型助力疾病与药物研究！](https://www.shicheng.news/images/image/1784/17847336.avif?0)