在人工智慧 (AI) 的快速發展下，科學家們不斷探索新的應用領域，而蛋白質工程是其中一個備受關注的領域。利用 AI 模型模擬蛋白質進化，可以創造出自然界不存在的新蛋白質，這將為醫學、環境研究等多個領域帶來革命性的影響。本文將深入探討科學家利用 AI 模型模擬五億年進化，產生前所未見的新螢光蛋白的突破性研究，並分析其潛在的影響和未來發展趨勢。
令人驚嘆的突破：AI 創造出前所未見的螢光蛋白
本研究利用 ESM3 AI 模型，一個多模態生成式語言模型，並以 3.15 億條蛋白質序列、2.36 億個蛋白質結構和 5.39 億個蛋白質註解作為訓練資料。研究員將這些資料視為五億年蛋白質進化的知識庫，讓 AI 模型從基本程式碼開始，在虛擬時間中進化成現代虛擬蛋白質。
研究團隊使用標準蛋白質合成技術，將 ESM3 模型產生的虛擬蛋白質轉化為現實世界的人工蛋白質。最終，他們創造出基因序列與其他已知蛋白質不同的全新蛋白質。
研究團隊利用 ESM3 模型創造出新的綠色螢光蛋白，命名為 esmGFP。這種蛋白質在紫外光下會發出螢光，可作為標記物，應用於生物研究、醫療診斷和疾病監測等領域。
AI 驅動的蛋白質工程：前所未有的機會
新蛋白質的潛在影響：
AI 蛋白質工程的優勢與劣勢：
- 加速蛋白質設計和開發過程。
- 創造出具有獨特功能和特性的新蛋白質。
- 為藥物研發、環境研究和材料科學等領域提供新的解決方案。
- AI 模型訓練需要大量的資料和計算資源。
- 預測新蛋白質的特性和功能仍存在挑戰。
- 需要謹慎評估新蛋白質的安全性和倫理問題。
展望未來：AI 蛋白質工程的發展趨勢
常見問題QA
AI 模型模擬的是蛋白質進化過程，而不是創造生命。生命是一個複雜的系統，涉及多種分子和生物過程，AI 模型目前還無法創造出完整生命體。
AI 蛋白質工程
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