新多模态框架助力蛋白质设计，AI引领生物科技新潮流
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。
新多模态框架助力蛋白质设计，AI引领生物科技新潮流
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。
发表评论