人工智能已经将蛋白质工程研究的时间缩短了数年。深度学习语言模型在各种生物技术应用中显示出前景,包括蛋白质设计和工程。

现在,来自 Salesforce Research、Tierra Biosciences 和加州大学的研究团队首次在实验室中合成了由 AI 模型预测的蛋白质,并发现它们与天然对应物一样有效。他们开发出一种名为 ProGen 的蛋白质工程深度学习语言模型。ProGen 接受了来自公开的已测序天然蛋白质数据库中的 2.8 亿个原始蛋白质序列的训练,从头开始生成人工蛋白质序列。最新方法有望用于研制新药。

科学家表示,这项新技术可能比获得诺贝尔奖的蛋白质设计技术定向进化更强大,它将通过加速可用于几乎任何事物的新蛋白质的开发,这些新蛋白质几乎可以用于从治疗到降解塑料的任何领域。从而为已有 50 年历史的蛋白质工程领域注入活力。

该研究以「Large language models generate functional protein sequences across diverse families」为题,于 2023 年 1 月 26 日发布在《Nature Biotechnology》上。

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论文链接:https://www.nature.com/articles/s41587-022-01618-2

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