终于有人用 AIGC「干正事」了—— 设计蛋白质( 二 ) 生物学家的梦想：定制化生成

人类想设计蛋白质，归根到底是想让这种强大的生物元件来为自己服务。我们可以先设想一个需要的功能，然后看什么样的结构来实现功能。最初的要求可能是：瞄准某个靶点的药物分子、在细胞膜表面专门运送某种物质的蛋白……科学家最想拥有的「魔法」是，去设计一个自然界原来并不存在的蛋白质。
蛋白质设计领域的领军人物大卫·贝克（DavidBaker）将这个正在发生的进程称为「蛋白质设计革命」，「这场革命与人类历史上发生过的其它科技革命类似，我们将可以用新的方式来操控世界……通过『蛋白质设计革命』，我们将学会用前所未有的方式，来操控生物分子。」他目前是华盛顿大学的计算生物科学家，在AlphaFold2模型推出之前，他带领团队推出的预测蛋白质方式是学界的主流模型。

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DavidBaker|来源：华盛顿大学蛋白质设计研究所
如今，他的实验室也走在蛋白质设计的前沿。 12月初实验室发布了最新的模型RFdiffusion（射频扩散），这个模型将AI绘画领域的扩散模型创新地融入蛋白质设计中。
另一个团队也发布了类似的成果，波士顿的蛋白质设计公司GenerateBioBiomedicines ，发布了一个蛋白质设计程序Chroma 。这两项最新的研究成果，都可以对性能、结构先做一些设定，再依据这些设定来生成全新的蛋白质。
来自贝克团队的一位成员说，「我们生成的蛋白质与现有的蛋白质完全没有相似性。」GenerateBiomedicines的CTO则形容，「我们可以在几分钟内发现花费了数百万年的进化是什么」。除了根据条件来重新设计，两个团队的最新模型还可以生成蛋白质片段，将片段与已经存在的结构匹配。
这次研究中出现了让大卫·贝克非常惊喜的结果——生成了一种附着在甲状腺旁激素上的蛋白质。「它凭空想出了这种蛋白质设计」。这种蛋白质的功能是控制血液中的钙水平。在设计时，科学家只是告诉模型荷尔蒙的信息，然后让它生成一种与之结合的蛋白质。接下来，在实验室测试这种蛋白的时候，他们发现，新设计出的蛋白和激素紧密连接，甚至超出了现有的药物。

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DavidBaker实验室设计的环状蛋白质｜来源：华盛顿大学蛋白质设计研究所
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设计蛋白质的「魔法」
如果说提出对图画的描述，让AI帮你作画已经超出想象；提出一个对蛋白质的要求，让AI帮你设计出这样一个分子，更像是一种超级能力。大自然花了上亿年形成蛋白质进化规律，人类虽然不能完全翻译这些规律，却可以发明强大的工具，并对它发出指令：「生产一个可以与X结合的分子」。
扩散模型已经在AI绘画显示了威力。最基础的直觉原理来源于物理学。在环境中，气体分子会高浓度区域扩散到低浓度区域，这个过程，也类似噪声逐步扩散、最终导致信息丢失。
将这个原理运用在图像生成，便是将「噪声逐步扩散、最终信息丢失」的过程逆向运作。先生成一张充满大量噪声的图片，再基于AI能力，一边猜测哪些对于最终的图像而言是「噪点」，将其去除，那么剩下的便是所需的「信息」。通过迭代，在噪声中反复提取出「信息」，最终生成被指定的图片。
为什么扩散模型用于蛋白质设计，会有更强大的结果呢？极客公园咨询了两位计算机生物学领域的学者。他们表示，目前会有一些依据模型特点的推测，但还很难说清楚。不过目前的研究结果，已经证明了扩散模型的潜力。 Baker实验室表示：射频扩散方法在许多问题上优于现有的蛋白质设计方法。