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美國研究人員使用人工智能（AI）來設計超越自然界的新蛋白質。他們開發的機器學習算法，可生成具有特定結構特征的蛋白質，這些蛋白質可用于制造具有特定機械性能（如剛度或彈性）的材料，從而取代作為原料的石油或陶瓷。研究論文發表在最新一期《化學》雜志上。

麻省理工學院、IBM沃森AI實驗室和塔夫茨大學研究人員采用了一種生成模型，其與DALL-E 2等AI系統中使用的機器學習模型架構相同，但研究人員調整了模型架構，以預測實現特定結構的蛋白質的氨基酸序列。

這一模型學習控制蛋白質形成方式的生化關系，產生超越自然界的新蛋白質，從而實現獨特應用，例如，該工具開發的食品涂層可使農產品保鮮時間更長，同時保證食用安全。該模型還可在幾天內就生成數百萬種蛋白質，為科學家迅速提供可供探索的新可能。

研究人員此次構建了兩個機器學習模型，以預測各種新氨基酸序列，這些氨基酸序列形成滿足結構設計目標的蛋白質。一種模型在蛋白質的整體結構特性上起作用，另一種模型在氨基酸水平上起作用。兩種模型都通過組合這些氨基酸結構來產生蛋白質。

這些模型與預測蛋白質折疊的算法相關聯，研究人員使用該算法來確定蛋白質的3D結構。然后，他們計算其結果屬性，并根據設計規范檢查這些屬性。測試顯示，其與現有氨基酸序列存在部分重疊，在大多數情況下約有50%—60%，但也有一些全新的序列。相似程度表明，AI生成的許多蛋白質是可合成的。（記者張夢然）

【總編輯圈點】

近幾年，人工智能在預測設計蛋白質結構方面的進展不斷。這些研究成果的側重點各有不同，比如有的可預測蛋白質合成的靜態結構，有的可預測蛋白質合成的動態結構，有的可設計全新的蛋白質結構?？傊鼈兂浞终故玖巳斯ぶ悄茉陬A測設計有機大分子結構方面的巨大潛力。從另一個角度來看，無機材料的微觀組織結構，也是新材料研發攻關中的一大難題。人工智能是否能在這些領域取得突破，同樣值得期待。

來源：科技日報

作者：張夢然

責任編輯：馮崢

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