2024年第二期基于AI的蛋白质结构解析与设计专题 （线上）培训班

蛋白质通常被称为生命的基石，它们几乎参与了细胞内的每一个过程，包括生长、分裂和修复。蛋白质是生命活动的体现者，其结构决定着功能。由线性氨基酸组成的蛋白质需要折叠成特定的空间结构才具有相应的生理活性和生物学功能。解析蛋白质的空间结构可以更准确地认识蛋白质的功能、功能的执行、及生物大分子间的相互作用。然而，随着人工智能及大数据的快速发展，蛋白质可以通过人工智能设计从而解锁更多的功能，这在食品学、医学和药学的发展(如多肽、酶、药物靶点的设计等）具有重要意义。因此，为了进一步挖掘蛋白质新功能与充分发挥人工智能在医药及生物领域的快速发展，协会决定于 2024 年 12 月 27-29 日在线上（小鹅通平台）举办“第二期基于 AI 的蛋白质结构解析与智能设计专题培训班。”届时将邀请行业内知名专家针对相关内容进行讲解与探讨。参会名额有限，望各有关单位积极转发或 组 织 相 关 人 员 尽 快 报 名 参 加 。

以下内容为GPT视角对基于AI的蛋白质结构解析与设计专题 （线上）培训班相关领域的研究解读，仅供参考：

基于AI的蛋白质结构解析与设计研究现状

一、研究背景与意义

蛋白质是生命活动的主要承担者，其结构和功能研究是生命科学的核心课题。传统蛋白质研究方法耗时费力，难以准确预测和设计复杂结构。随着AI技术的发展，为解决这一难题提供了新思路和方法。AI在蛋白质结构解析与设计中的应用，不仅有助于揭示蛋白质的生物学功能，还能为疾病治疗、药物设计等关键领域带来革命性的变革。

二、研究现状

蛋白质结构解析

AI技术的应用：AI技术，特别是深度学习和机器学习算法，在蛋白质结构解析中发挥了重要作用。例如，AlphaFold等前沿算法能够直接从蛋白质的氨基酸序列中预测其三维结构，并且达到原子级精度。这一突破解决了困扰人类50多年的蛋白质折叠挑战，迅速推进了人类对基本生物过程的理解。

数据库与资源：随着AI技术的发展，越来越多的蛋白质结构数据库被建立，如AlphaFold数据库等。这些数据库收录了大量已知蛋白质的预测结构，为研究人员提供了丰富的资源。

蛋白质设计

从头设计方法：AI技术使得从头设计蛋白质成为可能。研究人员可以利用AI算法根据特定需求自动设计具有特定功能的蛋白质。例如，David Baker团队利用计算机模拟技术成功创造了自然界中从未存在过的新型蛋白质，这些蛋白质在生物医药、材料科学等领域具有广泛应用前景。

模块化与可编程性：AI技术还推动了蛋白质设计的模块化和可编程性发展。研究人员可以通过组合不同的蛋白质结构域或模块来设计具有特定功能的蛋白质，从而实现蛋白质的定制化和可编程化。

三、研究成果与突破

诺贝尔化学奖：2024年诺贝尔化学奖授予了三位科学家，表彰他们在利用AI破解蛋白质结构这一长期未解难题中的杰出贡献。这一研究突破不仅揭开了近两亿种已知蛋白质的复杂三维结构，更为生命科学、医药研究和新型蛋白质合成等领域带来了革命性进展。

AlphaFold的迭代与发展：AlphaFold作为AI在蛋白质结构预测领域的代表性算法，已经经历了多次迭代和发展。从AlphaFold 1到AlphaFold 3，其预测精度和适用范围不断提高，为生物学研究和药物开发等领域提供了强大的工具。

新型蛋白质的设计与应用：基于AI的蛋白质设计技术已经成功应用于多个领域。例如，研究人员利用AI技术设计了具有全新功能的蛋白质，这些蛋白质可以作为药物载体提高靶向性和疗效，或作为生物材料用于组织工程和再生医学等领域。

四、未来展望与挑战

技术融合与创新：未来，AI技术将与量子计算、合成生物学等新技术深度融合，为蛋白质设计和合成带来更多机遇。这些技术的结合将推动蛋白质研究的进一步发展，并可能产生更多创新性的应用。

数据质量与可靠性：虽然AI在蛋白质结构解析与设计方面取得了显著成果，但数据质量和可靠性仍然是制约其发展的关键因素之一。未来需要更多高质量的数据来支持AI模型的训练和预测。

伦理与法律问题：随着AI在蛋白质研究中的应用不断深入，伦理和法律问题也日益凸显。例如，新型蛋白质可能对环境和人类健康产生潜在风险，因此需要制定相应的规范和标准来确保其安全性和可持续性。

基于AI的蛋白质结构解析与设计研究可以应用在哪些行业或产业领域

一、生物医药行业

药物研发：AI技术可以大大加快新药研发的进程。通过预测蛋白质的结构和功能，模拟蛋白质与其他生物大分子的相互作用过程，可以准确确定药物与靶点的结合位点，为药物研发提供有力支持。此外，基于AI的端到端蛋白质设计技术可以实现从无到有，设计出具有特定功能的蛋白质类药物。

疾病治疗：AI技术能够解析蛋白质的复杂结构，有助于科研人员更深入地了解疾病的发病机制和蛋白质在其中的作用，从而开发出更有效的治疗方法。

二、合成生物学领域

农业：AI可以改良作物蛋白质，提高产量和质量，减少环境污染。例如，通过设计具有特定功能的蛋白质，可以提高作物的抗逆性、营养价值和口感等。

食品：AI可以帮助开发营养更丰富、成本更低廉的优质蛋白质。例如，利用AI技术设计和预测植物性蛋白质的结构，模仿动物性食品中的营养成分和口感，为植物性食品的开发提供优化建议。

工业酶制剂：AI技术可以应用于酶的设计和优化，开发出具有更高催化活性、更稳定性和更广泛适用性的酶制剂，用于化工、制药、食品等工业领域。

三、生物技术和材料科学领域

生物技术：AI技术可以帮助生物技术公司更好地了解蛋白质结构和功能，从而提高生产效率和质量。例如，通过设计具有特定催化活性的蛋白质，可以优化生物催化过程，提高生产效率。

材料科学：基于AI的蛋白质设计技术可以创造出具有全新功能和特性的蛋白质材料，如生物传感器、生物反应器、生物分离材料等，这些材料在环保、能源、医疗等领域具有广泛应用前景。

四、其他领域

生物信息学研究：AI大模型可以帮助生物信息学研究人员更好地了解生物过程，从而提高研究效率和准确性。

环境监测与保护：通过设计具有特定功能的蛋白质，可以监测环境中的污染物、重金属等有害物质，为环境保护提供有力支持。

基于AI的蛋白质结构解析与设计领域有哪些知名研究机构或企业品牌

研究机构

清华大学

清华大学生命科学学院及生物医学交叉研究院拥有多个研究团队，致力于蛋白质结构预测、分子动力学模拟算法开发以及基于深度学习算法的新的蛋白设计方法。这些团队在AI辅助的蛋白质结构解析与设计方面取得了重要成果。

中国科学院生物物理研究所

该研究所的研究方向包括蛋白质大模型开发与应用、蛋白质设计以及AI辅助定向进化等。其研究人员在蛋白质结构解析与设计领域具有深厚的学术背景和丰富的实践经验。

北京大学生命科学学院

该学院的研究团队也致力于蛋白质结构解析与设计的研究，通过结合AI技术和实验手段，取得了多项创新性成果。

企业品牌

Xaira Therapeutics

这是一家综合性生物技术公司，由蛋白质设计的先驱David Baker教授共同创立。Xaira利用人工智能技术推动生命科学的进步，重新定义药物发现和开发的方式。其AI模型旨在深入理解疾病生物学，从而开发出针对特定疾病的治疗分子。

Nabla Bio

Nabla Bio专注于开发难以成药的多次跨膜蛋白的处理技术，以提高药物的设计精确性。其创新的AI平台能够解锁以前无法攻克的靶点，并在药物设计和药物特性的高通量检测方面取得了显著成果。

Absci

这是一家人工智能驱动的药物发现和开发公司，专注于抗体领域。Absci结合生成式AI和实验室技术加速药物发现，通过机器学习处理大规模的数据，以增强抗体设计的成功率。其现有候选药物管线主要集中在炎症性疾病的治疗。

Profluent

Profluent致力于利用深度生成式模型来开发新型功能性蛋白质，特别是在基因编辑领域。其发布的OpenCRISPR工具和基于蛋白质结构的语言模型proseLM代表了AI技术与基因编辑的结合，为基因编辑提供了新的可能性。

BigHat Biosciences

这是一家专注于开发下一代抗体的生物技术公司，其研究覆盖了多特异性抗体、纳米抗体和抗体偶联药物。BigHat拥有一个名为Milliner的AI抗体设计平台，可将实验室研究与机器学习结合起来，快速设计并测试抗体。

Fable Therapeutics

Fable公司正在开发新的蛋白质疗法，将AI技术与先进的药物设计相结合，力求在代谢性疾病治疗领域取得突破。其技术基础在于多伦多大学的研究成果，并专注于开发机器学习驱动的生成式生物学平台。

基于AI的蛋白质结构解析与设计领域有哪些招聘岗位或就业机会

一、研发类岗位

蛋白质研发工程师

职责：负责蛋白质结构解析、设计、优化及功能验证等工作，可能涉及AI工具的应用和算法的开发。

要求：通常要求具备生物学、生物化学、生物信息学或相关领域的硕士及以上学历，熟悉蛋白质结构解析和设计的基本原理和方法，有AI或机器学习背景者更佳。

AI蛋白质设计研发工程师

职责：利用AI技术进行蛋白质的设计和优化，可能涉及算法的开发、模型的训练和数据的处理等工作。

要求：通常要求具备计算机科学、人工智能、生物信息学或相关领域的硕士及以上学历，熟悉深度学习、机器学习等算法，有蛋白质结构解析和设计经验者更佳。

蛋白质组学研发工程师

职责：负责蛋白质组学数据的分析、解释和应用，可能涉及AI工具在蛋白质组学研究中的应用。

要求：通常要求具备生物学、生物化学、生物信息学或相关领域的硕士及以上学历，熟悉蛋白质组学的基本原理和方法，有AI或数据分析背景者更佳。

二、技术支持类岗位

生物信息学分析师

职责：负责处理和分析蛋白质结构相关的生物信息学数据，为研发团队提供技术支持。

要求：通常要求具备生物学、生物化学、生物信息学或相关领域的本科及以上学历，熟悉生物信息学分析软件和数据库的使用。

AI算法工程师

职责：负责开发和优化AI算法，以支持蛋白质结构解析和设计的研究工作。

要求：通常要求具备计算机科学、人工智能或相关领域的本科及以上学历，熟悉深度学习、机器学习等算法，有生物信息学或蛋白质结构解析背景者更佳。

三、其他相关岗位

项目经理

职责：负责蛋白质结构解析与设计项目的整体规划、执行和监控，确保项目按时、按质完成。

要求：通常要求具备项目管理、生物学或相关领域的本科及以上学历，具备良好的组织协调能力和团队合作精神。

数据科学家

职责：负责收集、整理和分析蛋白质结构相关的数据，为研发团队提供数据支持和决策依据。

要求：通常要求具备统计学、数学、计算机科学或相关领域的本科及以上学历，熟悉数据挖掘和机器学习技术。