深度学习在蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）领域的研究进展（2022-2025）

一、蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）的定义与生物学意义

蛋白质-蛋白质相互作用（Protein-Protein Interaction, PPI）是指两个或多个蛋白质通过物理结合形成复合物，进而调控细胞信号传导、代谢、免疫应答等生命活动的过程。PPI是生物体内复杂功能网络的核心，例如酶与底物的结合、抗体与抗原的识别、受体与配体的信号传递等均依赖于此。据估计，人类蛋白质组中约80%的功能通过PPI实现，其异常可能导致癌症、神经退行性疾病等。

PPI的结构基础
PPI界面通常由互补的疏水区、氢键网络和静电相互作用构成。传统研究通过实验方法（如X射线晶体学、冷冻电镜）解析复合物结构，但存在成本高、耗时长等局限性。近年来，计算生物学和深度学习技术的结合为PPI研究提供了新范式。

二、PPI研究的主要科学问题

1. PPI界面预测与表征
   如何从蛋白质序列或结构数据中识别相互作用界面，并量化结合亲和力。
2. PPI调节剂设计
   开发小分子或生物制剂（如多肽、抗体）以增强或抑制特定PPI，用于疾病治疗。
3. 动态构象分析
   研究复合物在不同状态下的构象变化，揭示结合机制与功能动态性。</