一、蛋白质结构预测

1.AlphaFold的突破：AlphaFold是由DeepMind开发的一种深度学习模型，能够根据氨基酸序列快速预测蛋白质的三维结构。它利用深度神经网络分析蛋白质序列，通过多序列比对寻找进化过程中相似的蛋白质序列，提取保守的模式，并结合物理和化学知识确保预测的结构稳定存在。AlphaFold的出现彻底改变了蛋白质结构预测的局面，其预测准确性达到了惊人的水平。例如，AlphaFold 2在蛋白质结构预测评估竞赛（CASP）中的中位分数达到了92.4（满分100），这一成绩标志着蛋白质结构预测首次接近实验水平。借助AlphaFold 2，研究人员已经能够预测并鉴定出2亿种蛋白质的结构。2023年，AlphaFold 3的发布将技术扩展到蛋白质折叠之外，能够以前所未有的精度预测蛋白质、DNA、RNA、配体等生命分子的结构及相互作用。

2.其他模型的应用：除了AlphaFold，还有如ProteinMPNN等模型在蛋白质结构预测中发挥作用。ProteinMPNN是一种基于图神经网络（GNN）的模型，它的任务是逆向工作：给定一个蛋白质的三维骨架结构，设计出与之匹配的氨基酸序列。

二、蛋白质功能预测

1.DeepGO-SE工具：研究人员开发了一种创新的人工智能工具——DeepGO-SE，它能够预测未知蛋白质的功能。DeepGO-SE超越了现有方法，并具备分析那些在现有数据集中缺乏明确匹配项的蛋白质的能力。通过运用大型语言模型和逻辑演绎技术，DeepGO-SE得以基于普遍的生物学原理，对分子功能得出富有洞见的结论。该工具的潜在应用广泛，尤其是在探索极端环境中的蛋白质方面，为生物技术的进步开辟新的前沿。

2.交互预测模型：交互预测模型通过分析蛋白质相互作用、分子结构数据等，预测生物分子间的相互作用，支撑细胞活动、药物作用机制和基因表达等研究，因此多用于药物测试和生理功能模拟。

三、蛋白质设计

1.从头设计蛋白质：AI能够从头设计或优化蛋白质的序列，以实现特定功能或提高天然蛋白质的性能。例如，科学家借助转换器与扩散AI模型的强大功能，成功从零开始创造出了全新的蛋白质、抗体、酶和疫苗。这些显著的进步为药物研发和生物技术领域带来了前所未有的机遇。

2.优化蛋白质功能：AI还能够优化蛋白质功能，设计具备特定功能的分子，如高效催化酶或抗体，极大地加速了药物研发和生物技术应用。例如，美国麻省总医院布莱根分院和贝斯以色列女执事医疗中心团队开发了一款名为EVOLVEpro的AI工具，被认为是蛋白质工程领域的一项重大突破。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。

3.快速响应病毒变异：在应对病毒变异方面，AI技术可提升应对变异的速度和灵活性。具体来说，AI通过大数据分析实时监测病毒基因突变，识别变异株的传播趋势，预测哪些关键突变位点可能削弱疫苗效力，并迅速优化。在新冠mRNA疫苗研发中，AI通过快速分析Alpha、Delta、Omicron等变异株的基因序列，指导疫苗更新和优化策略，确保疫苗的持续有效性。