新多模态框架助力蛋白质设计,AI引领生物科技新潮流
发布时间:2025-04-03 17:36:31 | 责任编辑:字母汇 | 浏览量:10 次
在生物科技领域,人工智能的应用正快速推动蛋白质的发现与设计。近日,加州大学伯克利分校(UC Berkeley)与加州理工学院(Caltech)的研究团队联合开发了一种名为 ProteinDT 的新型多模态框架,旨在利用文本描述来辅助蛋白质设计。这一创新方法不仅结合了蛋白质的序列和结构信息,还整合了大量以文本形式存在的生物知识,开启了蛋白质设计的新篇章。
ProteinDT 的工作流程分为三个主要步骤。首先,研究团队利用 “对比性语言 - 蛋白质预训练”(ProteinCLAP)方法,将文本描述与蛋白质序列进行对齐。这一过程借助于来自 UniProt 数据库的41.1万个文本 - 蛋白质对,采用对比学习技术,确保不同模态间的有效融合。
接下来,ProteinDT 的 “Facilitator” 模型从文本中生成蛋白质序列的表征,通过高斯分布估计条件分布,以实现精准生成。而最后一个环节则是解码器,它作为条件生成模型,根据前一步的表征信息生成最终的蛋白质序列。
为验证这一框架的有效性,研究团队设计了三项下游任务。首先是文本生成蛋白质任务,通过输入目标蛋白质特性的文本描述,ProteinDT 能生成相关的蛋白质序列,其准确率超过90%。其次是零样本文本引导的蛋白质编辑任务,通过两种方法对已有序列进行编辑,无论是潜在空间插值法还是潜在优化法,都能有效注入文本信息,提升蛋白质生成的质量。最后,团队还评估了 ProteinCLAP 的学习表征稳健性与泛化能力,相较于其他六种前沿方法,ProteinDT 在多项基准测试中表现优异。
这一研究不仅为蛋白质设计开辟了新的思路,也展示了文本数据与生物分子设计结合的巨大潜力,未来有望进一步推动生物医学和药物开发的进步。

近年来,人工智能(AI)在蛋白质设计领域的应用取得了突破性进展,尤其是多模态AI框架的引入,使得蛋白质的预测、设计和优化更加精准高效。这一技术革新正在推动生物医药、合成生物学和工业催化等多个领域的快速发展。以下是AI蛋白质设计的最新趋势和代表性成果:
1. 多模态AI框架的崛起
- 上海交大“Venus”模型:该模型不仅预测蛋白质结构,还直接瞄准“功能预测”,结合全球最大的蛋白质序列数据集(Venus-Pod,含90亿条序列),实现了“AI定向进化”和“AI挖酶”两大核心功能,可优化蛋白质性能并挖掘极端环境适用的蛋白质。
- DeepMind AlphaProteo:该模型成功设计出与VEGF-A(癌症相关靶标)结合的蛋白质,并通过湿实验验证,标志着AI蛋白质设计从理论走向实践。
2. AI蛋白质设计的三大核心应用
- 结构预测:如AlphaFold系列模型,大幅提升了蛋白质三维结构的预测精度。
- 功能优化:如EVOLVEpro工具设计出6种高性能蛋白质,包括CRISPR核酸酶(效率提升5倍)和RNA聚合酶(准确度提升100倍)。
- 相互作用预测:AI可分析蛋白质间的结合特性,加速药物靶点发现。
3. 产业落地与商业化
- 金赛药业案例:Venus模型优化单域抗体耐碱性,每年节省上千万元成本,并实现5000升规模生产。
- 诊断酶优化:AI改造的碱性磷酸酶(ALP)活性提升3倍,助力阿尔兹海默症超敏检测。
- AI蛋白质设计服务商崛起:如天骛科技、分子之心等公司,已交付多个商业化项目。
4. 未来挑战与趋势
- 数据壁垒:高质量蛋白质数据集是AI训练的关键,如Venus-Pod的构建。
- 伦理与安全:AI设计的蛋白质需严格验证其生物安全性。
- 跨领域融合:AI+自动化实验设备(如高通量筛选机器人)正推动蛋白质设计从“复杂科学”向“简单工程”转变。
AI蛋白质设计正从实验室走向产业化,未来或将在新药研发、合成生物学和工业催化等领域带来更多颠覆性创新。随着多模态AI框架的成熟,这一技术有望进一步降低研发成本,缩短药物开发周期,成为生物科技领域的核心驱动力。
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