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。

2024年诺贝尔化学奖得主David Baker团队在《科学》杂志发表论文，利用AI模型RFdiffusion和PLACER成功设计出能催化复杂四步化学反应的丝氨酸水解酶。这一突破克服了传统方法的局限，新酶的催化效率比之前设计的提高了6万倍。虽然目前设计的酶效率仍低于天然酶，但研究为设计更多新型酶提供了新思路，将对生物催化、医药和工业应用产生深远影响。未来研究方向包括开发降解塑料的酶及探索人工智能制造的功能酶治疗潜力。

据IT之家报道，2月17日，由诺贝尔奖得主大卫·贝克尔领导的华盛顿大学研究团队利用AI技术从零开始设计出了全新的酶，这些酶能够催化复杂的化学反应。这一成就被视为科学上的重大突破。传统酶设计需拼接现有蛋白质，而新方法能更精细地处理分子。研究人员使用了RFdiffusion模型和PLACER工具，筛选并测试了这些计算机生成的酶。尽管当前表现不如天然酶，但已是最优的。此技术有望推动更广泛的应用，如降解塑料废弃物。

标题：Science重磅：用AI从头设计功能性酶 近日，《科学》杂志报道了2024年诺贝尔化学奖得主David Baker教授及其团队的一项重要成果。他们利用深度学习模型PLACER和生成式模型RFdiffusion，成功设计了一系列高催化效率的丝氨酸水解酶。 丝氨酸水解酶是一类重要的生物催化剂，广...