隨著人工智能（AI）的巨大進步，美國西雅圖華盛頓大學生物化學家David Baker領導的一個團隊，只需幾秒鐘便可以設計出“原創”新蛋白質。相關研究發表于2022年9月15日出版的《科學》。

   2022年7月，DeepMind透露，最新版本的AlphaFold已經預測了已知所有蛋白質的結構。其中一些基于AlphaFold的AI工具，可以迅速創造出全新蛋白質。在此之前，這是一項艱苦的工作，失敗率很高。

   最初，研究人員構想出一種新蛋白質的形狀——通常是將其他蛋白質的片段拼湊在一起，然后由軟件推導出與該形狀對應的氨基酸序列。

   但在實驗室中制作這些“草稿”蛋白質時很少能折疊成所需的形狀，相反，它們最終被卡在不同的狀態。因此，還需要另一個步驟調整蛋白質序列，使其僅折疊成一個單一的所需結構。這一步驟涉及模擬不同序列可能折疊的所有方式，計算成本很高。

   然而，通過調整AlphaFold和其他AI程序，這一耗時的步驟可以瞬間完成。在Baker團隊開發的一種名為“幻覺”的方法中，研究人員將隨機的氨基酸序列輸入結構預測網絡；根據網絡的預測，改變其結構，使之變得更像蛋白質。在2021年的一篇論文中，Baker團隊在實驗室中創造了100多個小的“幻覺”蛋白質，其中約1/5的蛋白質與預測形狀相似。

   AlphaFold和Baker實驗室開發的類似工具RoseTTAFold，被訓練用于預測單個蛋白質鏈的結構。但研究人員很快發現，這種網絡也可以模擬多種相互作用蛋白質的組合。在此基礎上，Baker團隊相信，他們可以使蛋白質自我組裝成不同形狀和大小的納米顆粒。

   Baker說，在設計具有特定任務的蛋白質時，實驗是必不可少的。他的團隊描述了一種AI方法，允許研究人員將特定序列或結構嵌入新的蛋白質中。他們使用這些方法設計催化特定反應的酶、能夠與其他分子結合的蛋白質，以及一種可用于對抗呼吸道病毒的蛋白質，而呼吸道病毒是導致嬰兒住院的主要原因。■