近日，中国科学技术大学生命科学与医学部刘海燕教授团队在hLife上发表题为“Artificial intelligence is transforming the study of proteins: Structures and beyond”的特邀述评，系统梳理了AI技术在蛋白质研究中的最新进展，并展望了其未来发展趋势。

图1 论文标题及作者信息

蛋白质作为生命活动的关键分子工具，其结构的精确性直接决定了生物功能的实现方式。然而，长期以来，蛋白质的结构预测和设计始终面临巨大挑战。传统方法依赖于基于能量函数的优化策略，通过构建与结构稳定性相关的物理相互作用能量项，逐步优化蛋白质序列与结构。以Baker团队开发的RosettaDesign模型为代表，该方法虽在从头设计蛋白质方面取得了诸如非天然折叠蛋白、酶及跨膜蛋白等突破性成果，但仍受限于能量函数本身的精度不足及结构搜索空间庞大，在设计精度和效率上面临双重挑战。

人工智能，尤其是深度学习的飞速发展，正在以革命性力量重构该领域的研究格局。AlphaFold2的发布，实现了蛋白质结构预测在精度上的历史性跨越。在第14届CASP竞赛中，其对多数目标蛋白结构的预测已接近实验解析水平，并以端到端的神经网络架构显著提升了建模效率，进而绘制了几乎所有已知蛋白质的结构，为生物学研究提供了全面的结构数据基础。

在蛋白质设计方面，AI技术也正引发一场深刻变革。传统设计需依赖于天然骨架或片段拼接，而蛋白质骨架去噪扩散概率模型可直接生成物理上合理的全新蛋白质主链结构，显著拓宽了可设计蛋白质的结构多样性。在序列设计环节，逆折叠模型通过图神经网络高效优化氨基酸序列，在准确率与计算效率上均大幅超越传统基于旋转异构体的优化路径。这些进展推动蛋白质设计从“经验驱动”迈向“智能设计”的新时代。

值得关注的是，蛋白质的生物学功能依赖精细的分子间相互作用和构象的动态变化。AlphaFold3和RosettaFoldAA等新一代AI模型已开始探索蛋白质-配体复合物建模，预示着人工智能未来将能够设计更加复杂的功能蛋白质。人工智能与蛋白质科学的深度融合，不仅推动蛋白质研究范式的系统性变革，更驱动生命科学与生物技术向全新发展阶段迈进。

✦  +

+

作者简介

刘海燕 教授

第一作者

通讯作者

机构：中国科学技术大学生命科学与医学部

研究方向：蛋白质设计算法与应用

期刊简介

hLife由高福院士、董晨院士和Jules A. Hoffmann教授（2011诺奖获得者）领衔，是中国科学院微生物研究所主办，中国生物工程学会，浙江大学陈廷骅大健康学院，西湖大学医学院，上海市免疫治疗创新研究院和广州霍夫曼免疫研究所联合支持，与国际出版商爱思唯尔合作的健康科学领域综合性英文期刊。

hLife聚焦健康科学领域的前沿进展，旨在促进基础研究与临床应用的融合发展。期刊发表与医学相关各研究领域最新成果，学科领域包括（但不限于）病原生物学、流行病学、生理学、免疫学、结构生物学、疾病监测、肿瘤、药物、疫苗和健康政策等。

hLife是一本金色开放获取期刊，月刊出版；2022年成功入选“中国科技期刊卓越行动计划高起点新刊”；2023年11月正式创刊; 2024年5月被DOAJ收录；2024年8月被Scopus收录。

2026年前hLife接收的稿件免收文章处理费（APC）。

期刊网址：

https://www.sciencedirect.com/journ