2025年初，OpenAI与生物技术公司Retro Bio合作开发的GPT-4b micro模型在蛋白质工程领域取得突破。该模型成功改进诺贝尔奖获奖蛋白山中伸弥因子的变体，将干细胞重编程标志物表达量提升50倍，并增强DNA损伤修复能力。研究已在多种供体、细胞类型和递送方法中验证，确认衍生iPSC系的多能性与基因组稳定性。GPT-4b micro通过扩展上下文长度与丰富数据训练，在设计不稳定的山中伸弥因子时表现出色，生成序列命中率超30%，显著高于传统方法。此外，优化后的变体在减少DNA损伤方面优于原始蛋白，为再生医学提供新方向。网友对此评价两极，但普遍认为这是AI助力生命科学的重要进展。未来一年或有更多成果发布。

蛋白质基座的GPT时代来了？！ 清华大学智能产业研究院（AIR）周浩副教授课题组与上海人工智能实验室联合发布了AMix-1，首次以系统化方法论构建蛋白质基座模型。这一方法结合了Scaling Law、Emergent Ability、In-Context Learning和Test-time Sca...

2025年7月，诺奖得主David Baker团队在《Science》发表论文，展示通过生成式人工智能设计出高特异性结合pMHC的“人工TCR”，为肿瘤免疫治疗带来突破。团队利用AI蛋白质模型RFdiffusion和ProteinMPNN，在11种肽-MHC靶标上测试，超70%成功激活免疫细胞。其中，针对肿瘤抗原PRAME的设计实现了选择性杀伤癌细胞而不伤害健康细胞。这一方法成本低、效率高，可在实验室前生成数千种潜在粘合剂，适应广泛疾病标志物。论文一作刘炳旭博士表示将成立新公司推动商业化，华盛顿大学已申请临时专利。David Baker此前孵化的23家生物科技公司累计融资超15亿美元，预示着AI正引领抗癌治疗进入高效、低成本、个性化新纪元。

不用抗生素也能抗菌！AI设计新型蛋白质抵御细菌耐药性｜Nature子刊 借助人工智能（AI），研究人员成功设计出一种新型蛋白质，可有效抑制大肠杆菌等抗生素耐药菌的生长。这些蛋白质通过阻断细菌获取铁的能力，为解决全球抗生素耐药性危机提供了新思路。该研究已在《Nature Communication...

AlphaFold斩获诺奖背后：2亿蛋白质结构免费开放，亚太用户破百万 近日，Google DeepMind的产品经理Dhavi Patel在媒体分享会上展示了AlphaFold在蛋白质结构预测及生命科学领域的应用。AlphaFold在全球190多个国家拥有超250万用户，其中亚太地区用户突破1...

标题：生物学正经历一场AI革命 在华盛顿大学实验室中，人工设计的荧光素酶透过小鼠深层组织发出强穿透力的生物荧光；多伦多超级计算机里的算法解析单个细胞基因表达密码；伦敦DeepMind总部的AlphaFold模型以空前精度解构蛋白质三维结构。2024年，AI因在生物学领域的突破获诺贝尔化学奖，Da...

3月22日，上海交通大学洪亮团队发布大模型Venus，可实现蛋白质功能的“定向进化”。该模型融合AI技术，构建了全球最大蛋白质数据集，能高效预测和设计蛋白质功能，将传统试错法转变为精准设计。用户只需提供目标蛋白质序列，Venus即可快速生成优化方案，并通过实验验证选出最佳方案。目前，基于Venus设计的多款蛋白质已投入产业化应用，有望推动阿尔茨海默症等疾病诊断进展。

微软研究院于2月20日发布AI模型BioEmu-1，能预测蛋白质随时间的运动和形状变化，弥补了仅预测静态结构的不足。不同于AlphaFold专注于静态结构，BioEmu-1模拟动态转换，生成多个可能的蛋白质构象，加速药物研发。该模型利用生成式深度学习，结合多种数据集进行训练，每小时可生成数千个蛋白质结构样本，显著提升研究效率并降低成本。

AI蛋白质设计前沿教程：AAAI'25三大机构携手4小时全面剖析 精准预测和设计蛋白质的序列、结构及模拟其动态变化，一直是科学界的挑战。在即将举行的AAAI 2025会议上，加拿大Mila研究所、美国东北大学和MIT的学者将组织一场主题为“人工智能在蛋白质设计中的应用”的教程。 AI与生命科学的深度...

复旦大学科研团队利用AI和大数据，筛选出11种血浆蛋白质，能预测心脏病、糖尿病、阿尔茨海默病等上百种疾病的风险，甚至可提前十余年预警。该技术通过检测血液中蛋白质变化，成本低且操作简便，未来有望在常规体检中应用。此外，浙江杭州的良渚实验室研究员沈宁团队利用AI算法设计出治疗儿童早衰症的新药，并在实验中取得显著疗效。AI加持下，药物研发周期从15-20年缩短至3-5年。