AI模型設計六種性能更優蛋白質

人工智能（AI）蛋白質設計正在走向“更快、更好、更強”。美國麻省總醫院布萊根分院和貝斯以色列女執事醫療中心團隊開發了一款名為EVOLVEpro的AI工具，被認為是蛋白質工程領域的一項重大突破。團隊在最新一期《科學》雜志上展示了通過該工具設計的6種具有不同用途的蛋白質，證明了EVOLVEpro能夠提高蛋白質的穩定性、精確度及效率。

研究示意圖。

圖片來源：Medical Xpress網站

蛋白質工程的概念由來已久，但隨著AI和大型語言模型的興起，這一領域正在經歷深刻的變革。蛋白質語言模型能夠理解蛋白質的“語法”，通過分析龐大的基因組數據庫中的蛋白質序列，提出改進蛋白質的具體建議。類似于最新的大型語言模型，EVOLVEpro作為一層額外的功能，能夠在作出回應前進行深入的推理和思考。

團隊使用EVOLVEpro對6種蛋白質進行了設計。結果顯示，經過EVOLVEpro優化的兩種單克隆抗體對目標的黏附力增強了30倍；微型CRISPR核酸酶執行基因編輯的效率提升了5倍；用于基因編輯的蛋白質在向基因組不同位置插入序列的能力提高了兩倍；Bxb1整合酶在將DNA片段植入細胞以實現可編程基因整合的效率增加了4倍；而用于RNA合成的T7 RNA聚合酶，在準確復制RNA方面的能力更是提升了100倍。

團隊指出，這款工具的最大優勢在于它不受自然進化限制。借助AI，他們可以根據特定需求優化蛋白質，創造出性能更佳、速度更快、強度更高的蛋白質，使其更有效地與目標結合，進而改善治療方法或增強其功能性。

該技術意味著人類不僅能設計出與自然產物相媲美的蛋白質，還將具有應對自然未曾遇到過的挑戰的能力，包括開發更加精準的抗體來治療自身免疫疾病或癌癥，以及研發更為有效的病毒疫苗，或是培育營養價值更高或具備更強二氧化碳吸收能力的作物。

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