蛋白質是生命的基本要素，它參與了各種細胞功能，如催化、運輸和結構支持。科學家們一直致力於了解蛋白質的結構和功能，並探索如何利用蛋白質開發新的治療方法和材料。近期，一項由 EvolutionaryScale 和 Arc Institute 合作的研究利用 AI 模型模擬了 5 億年的蛋白質進化，成功創造出自然界中不存在的新型螢光蛋白，為蛋白質研究開闢了新的可能性。
AI 模型模擬蛋白質進化
研究團隊使用 ESM3 AI 模型，該模型屬於多模態生成式語言模型，並以 3.15 億條蛋白質序列、2.36 億個蛋白質結構，以及 5.39 億個蛋白質註解進行訓練。這相當於為模型灌輸了 5 億年進化知識，讓它能夠從基本程式碼開始，在虛擬時間中進化成現代虛擬蛋白質。
研究團隊利用現有蛋白質的資料作為基礎，讓 ESM3 模型產生新的蛋白質序列。這些序列在現實世界中被轉化為人工蛋白質，最終產生了基因序列與其他已知蛋白質不同的全新蛋白質。
新型螢光蛋白的應用
蛋白質研究的新突破
AI 模型能夠模擬蛋白質進化，從而設計出新的蛋白質，並根據需要調整其結構和功能。這項技術將有助於研發新的藥物、治療方法、生物材料和能源技術。
目前的 AI 模型仍然存在一些局限性，例如模型的訓練資料不足、模型的預測能力有限，以及模型無法完全模擬自然界中的蛋白質進化過程。
未來發展方向
AI 模型將會成為蛋白質研究的重要工具，促進新的蛋白質設計、功能預測和應用開發。這將推動生物科技、醫療科技和材料科學等領域的發展。
未來蛋白質設計的挑戰包括如何提高 AI 模型的準確性和效率，以及如何克服自然界中的蛋白質進化過程的複雜性。
常見問題QA
目前，AI 模型還無法設計出任何蛋白質。模型的訓練資料和演算法仍然存在局限性，無法完全模擬自然界中的蛋白質進化過程。
目前，AI 模型開發的蛋白質尚未經過充分的安全性測試。研究人員需要進行更深入的研究，以確保這些蛋白質的安全性和有效性。
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