研究示意图。

图片来源：Medical Xpress网站

蛋白质工程的概念由来已久，但随着AI和大型语言模型的兴起，这一领域正在经历深刻的变革。蛋白质语言模型能够理解蛋白质的“语法”，通过分析庞大的基因组数据库中的蛋白质序列，提出改进蛋白质的具体建议。类似于最新的大型语言模型，EVOLVEpro作为一层额外的功能，能够在作出回应前进行深入的推理和思考。

团队使用EVOLVEpro对6种蛋白质进行了设计。结果显示，经过EVOLVEpro优化的两种单克隆抗体对目标的黏附力增强了30倍；微型CRISPR核酸酶执行基因编辑的效率提升了5倍；用于基因编辑的蛋白质在向基因组不同位置插入序列的能力提高了两倍；Bxb1整合酶在将DNA片段植入细胞以实现可编程基因整合的效率增加了4倍；而用于RNA合成的T7 RNA聚合酶，在准确复制RNA方面的能力更是提升了100倍。

团队指出，这款工具的最大优势在于它不受自然进化限制。借助AI，他们可以根据特定需求优化蛋白质，创造出性能更佳、速度更快、强度更高的蛋白质，使其更有效地与目标结合，进而改善治疗方法或增强其功能性。

该技术意味着人类不仅能设计出与自然产物相媲美的蛋白质，还将具有应对自然未曾遇到过的挑战的能力，包括开发更加精准的抗体来治疗自身免疫疾病或癌症，以及研发更为有效的病毒疫苗，或是培育营养价值更高或具备更强二氧化碳吸收能力的作物。

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