科技日报记者 陆成宽

记者8日从中国科学院遗传与发育生物学研究所获悉，来自该所等单位的科研人员，成功开发了一种基于人工智能（AI）的新型蛋白质改造方法。该方法巧妙地利用了现有的“蛋白质逆折叠”AI模型，无需训练专属AI模型，即可实现蛋白质高效进化模拟和功能设计。相关研究成果在线发表于《细胞》杂志。

蛋白质工程就像给生物分子做“改装”，通过调整氨基酸顺序改变蛋白质性能。它比改造基因更直接高效，能快速获得自然界百万年进化才能产生的特性，整个产业的市场规模高达数百亿美元。

不过，现有技术存在明显短板：传统方法高度依赖专家经验，耗时长、成本高；而新兴的AI预测技术却需要为每种蛋白质单独训练专用模型，不仅通用性差，还特别消耗计算资源。“面对这些挑战，我们急需找到一种更聪明的办法，开发出通用性强、效率高且不依赖昂贵算力的新型AI解决方案。”论文通讯作者、中国科学院遗传与发育生物学研究所研究员高彩霞说。

蛋白质逆折叠是利用AI模型通过给定三维结构，预测可能的氨基酸排列的过程。现有的通用蛋白质逆折叠模型，通过学习天然蛋白质的构造规律，能捕捉进化形成的蛋白质序列特征。基于现有通用逆折叠模型，科研人员开发出了一种新型蛋白质改造方法。

测试结果发现，新方法的预测准确率达16%，性能比其他常见AI模型提升36%—90%。同时，实验验证环节，科研人员用新方法成功改造了8种功能各异的蛋白质，包括基因编辑关键工具脱氨酶等。验证结果表明，该方法简单高效、通用性强。

高彩霞表示，这项智能蛋白质改造新方法，相比传统手段效率更高、适用性更广、扩展性更强。它代表着生命科学领域的重要趋势，用计算模拟部分替代实验室操作。特别值得一提的是，新方法大幅降低了AI技术的使用门槛：普通实验室无需昂贵算力就能享受智能预测的便利，让更多科学家受益。正如审稿专家所言：“新方法将人工智能驱动的蛋白质进化提升到了一个全新的水平。”

编辑：王璠

审核：朱丽