本研究提出了一种结合图神经网络（GNNs）与Metropolis Monte Carlo采样的计算框架，用于设计具有增强结合亲和力的纳米抗体。该框架的核心是AiPPA模型，一个无需蛋白质复合物结构即可预测蛋白质-蛋白质结合自由能的GNN，显著提升了亲和力成熟的效率和可扩展性。实验验证表明，通过此方法设计的纳米抗体对目标TL1A表现出良好的结合能力和热稳定性，为计算蛋白质治疗药物的开发提供了新策略。发表于 2025年06月09日。

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