摘要：大自然擅长设计各种蛋白质。科学家们甚至能做的更好。但人工智能有望多次改善蛋白质。这种“设计者蛋白”在医学的应用范围，涵盖从制造更精确的抗体来治疗自身免疫性疾病或癌症，到开发更有效的病毒疫苗。应用还可能超出医学范围，例如种植更好的作物，这些作物可能更有营养或从大

大自然擅长设计各种蛋白质。科学家们甚至能做的更好。但人工智能有望多次改善蛋白质。这种“设计者蛋白”在医学的应用范围，涵盖从制造更精确的抗体来治疗自身免疫性疾病或癌症，到开发更有效的病毒疫苗。应用还可能超出医学范围，例如种植更好的作物，这些作物可能更有营养或从大气中吸收更多的二氧化碳。

最近，来自Mass General Brigham and Beth Israel Deaconess Medical Center (BIDMC)的研究人员，开发了一种名为EVOLVEpro的人工智能（AI）工具，该工具可能代表了蛋白质工程的一次飞跃。在《Science》杂志上发表的一篇论文中，研究小组通过应用该模型来设计六种具有不同应用的蛋白质，展示了该工具使蛋白质更稳定、更精确和更高效的能力。

本文共同资深作者Omar Abudayyeh博士说：“像这样一种工具的力量在于，我们不受进化的限制。使用人工智能，我们可以选择以任何需要的方式来优化蛋白质，使其更好。我们可以制造一种更好、更快、更强的蛋白质。我们可以设计的使它更有效地与靶标结合，以改善治疗或改善其功能。如果我们能测量它，我们就可以改进它。”

蛋白质工程的概念并不新鲜，但人工智能和大型语言模型的出现，正在开始彻底改变该领域。蛋白质语言模型（PLM）可以学习蛋白质的“语法”，从大型基因组数据库中读取蛋白质序列，并提供建议，以科学家指定的方式改进蛋白质。与新的LLM非常相似，EVOLVEpro充当了先前模型之上的一层，可以在响应之前进行推理并提供更多思考。

本文共同资深作者Jonathan S.Gootenberg博士说：“蛋白质建模近年来取得了进展，我们想知道，我们现在是否可以使用大型语言模型来从根本上预测更好的蛋白质序列。我们的研究结果，一致地显示了这种工具的工作效果。我们选择了两种临床相关抗体——要么已经在使用中，要么接近人类使用，发现使用EVOLVEpro，我们可以设计出一种结合更好、表达更好的抗体。通常，你可以在其中一个结果上做得很好，但在这里我们看到了两者的改进。”

像这样的研究表明，基因和细胞治疗技术有望改变医学。马萨诸塞州布里格姆将军基因和细胞治疗研究所（GCTI）成立于2022年，旨在推动有针对性的、具有变革性的治疗方法的发现和开发，这些治疗方法有可能治愈疾病或阻止其进展。该研究所联合了500多名研究人员和临床医生，致力于推进基因和细胞治疗，以进行首次人体临床试验，并最终为患者提供挽救生命的治疗方法。

由第一作者、马萨诸塞州布里格姆将军基因与细胞治疗研究所的Kaiyi Jiang和Zhaoquing Yan，以及麻省理工学院的Matteo Di BeRNArdo领导的研究小组，使用EVOLVEpro设计了六种蛋白质。研究人员发现，EVOLVEpro设计的两种单克隆抗体在粘附靶点方面要好30倍。

微型CRISPR核酸酶在基因改变方面的效率，是普通酶的五倍。一种用于n基因编辑的蛋白质，称为主编辑器，在将序列插入基因组的不同部分方面是它的两倍。一种名为Bxb1整合酶的蛋白质在将DNA插入细胞以进行可编程基因整合应用方面的效率，是其他蛋白质的四倍，而一种用于RNA生产的蛋白质，即T7 RNA聚合酶，在制造RNA的精确拷贝方面要好100倍，这对制造用于mRNA疗法或疫苗的mRNA非常重要。

Jiang博士说：“我们预计这只是EVOLVEpro的开始，它将随着时间的推移而不断改进，并可用于各种蛋白质工程应用。这项技术标志着一个新时代的开始，在这个新时代，我们不仅可以设计蛋白质来匹配大自然的设计，还可以解决大自然从未面临过的挑战——从创造更精确的药物到开发有助于应对气候变化和粮食安全等全球挑战的蛋白质。”

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来源：小象说科技