瑞典查尔姆斯理工大学研究人员利用人工智能生成合成蛋白质
瑞典查尔姆斯理工大学的研究人员介绍了一种利用人工智能生成合成蛋白质的方法。这种新方法对于开发高效的工业酶以及抗体和疫苗等新型蛋白质药物有着巨大的潜力。
由于瑞典查尔姆斯理工大学的研究人员最近发表的工作，人工智能现在已经能够生成新颖的、具有功能活性的蛋白质。研究人员现在能够证明的东西，为未来的一些应用提供了梦幻般的潜力，例如更快、更有成本效益地开发基于蛋白质的药物。
蛋白质是大型、复杂的分子，在所有活细胞中发挥着至关重要的作用，在我们的细胞内自然构建、修饰和分解其他分子。它们也被广泛应用于工业过程和产品，以及我们的日常生活中。以蛋白质为基础的药物非常常见，糖尿病药物胰岛素是最常用的处方药之一。一些最昂贵和最有效的癌症药物也是基于蛋白质的，以及目前用于治疗COVID-19的抗体配方。
目前用于蛋白质工程的方法依赖于引入蛋白质序列的随机突变。然而，每引入一个额外的随机突变，蛋白质的活性就会下降。因此，人们必须进行多轮非常昂贵和耗时的实验，筛选数以百万计的变体，才能设计出最终与自然界中发现的蛋白质和酶有显著区别的蛋白质和酶。
这个工程过程非常缓慢，但现在研究人员有了一种基于人工智能的方法，研究人员可以在短短几周内从计算机设计拿到可以工作的蛋白。他们的新成果最近发表在《自然机器智能》杂志上，代表了合成蛋白质领域的突破。研究小组和合作者开发了一种基于人工智能的方法，名为ProteinGAN，它使用了一种生成式深度学习方法。
从本质上讲，人工智能获得了大量来自研究良好的蛋白质数据，它研究这些数据，并试图基于这些数据创造新的蛋白质。同时，人工智能的另一部分则试图弄清楚合成的蛋白质是否是假的。蛋白质在系统中来回发送，直到人工智能无法再分辨天然和合成蛋白质。这种方法以创建不存在的人的照片和视频而闻名，但在这项研究中，它被用于生产高度多样化的蛋白质变体，这些变体具有类似自然主义的物理特性，可以测试其功能。
日常产品中广泛使用的蛋白质并不总是完全天然的，而是通过合成生物学和蛋白质工程技术制成的。利用这些技术，对原有的蛋白质序列进行修改，希望创造出更有效、更稳定、针对特定应用的合成新型蛋白质变体。基于人工智能的新方法对于开发高效的工业酶以及基于蛋白质的新疗法（如抗体和疫苗）具有重要意义。
