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   随着人工智能（AI）的巨大进步，美国西雅图华盛顿大学生物化学家David Baker领导的一个团队，只需几秒钟便可以设计出“原创”新蛋白质。相关研究发表于2022年9月15日出版的《科学》。

   2022年7月，DeepMind透露，最新版本的AlphaFold已经预测了已知所有蛋白质的结构。其中一些基于AlphaFold的AI工具，可以迅速创造出全新蛋白质。在此之前，这是一项艰苦的工作，失败率很高。

   最初，研究人员构想出一种新蛋白质的形状——通常是将其他蛋白质的片段拼凑在一起，然后由软件推导出与该形状对应的氨基酸序列。

   但在实验室中制作这些“草稿”蛋白质时很少能折叠成所需的形状，相反，它们最终被卡在不同的状态。因此，还需要另一个步骤调整蛋白质序列，使其仅折叠成一个单一的所需结构。这一步骤涉及模拟不同序列可能折叠的所有方式，计算成本很高。

   然而，通过调整AlphaFold和其他AI程序，这一耗时的步骤可以瞬间完成。在Baker团队开发的一种名为“幻觉”的方法中，研究人员将随机的氨基酸序列输入结构预测网络；根据网络的预测，改变其结构，使之变得更像蛋白质。在2021年的一篇论文中，Baker团队在实验室中创造了100多个小的“幻觉”蛋白质，其中约1/5的蛋白质与预测形状相似。

   AlphaFold和Baker实验室开发的类似工具RoseTTAFold，被训练用于预测单个蛋白质链的结构。但研究人员很快发现，这种网络也可以模拟多种相互作用蛋白质的组合。在此基础上，Baker团队相信，他们可以使蛋白质自我组装成不同形状和大小的纳米颗粒。

   Baker说，在设计具有特定任务的蛋白质时，实验是必不可少的。他的团队描述了一种AI方法，允许研究人员将特定序列或结构嵌入新的蛋白质中。他们使用这些方法设计催化特定反应的酶、能够与其他分子结合的蛋白质，以及一种可用于对抗呼吸道病毒的蛋白质，而呼吸道病毒是导致婴儿住院的主要原因。■