综述：AI4Protein：变革蛋白质设计的未来

这篇综述系统阐述了人工智能（AI）如何从蛋白质信息表征（representation）、生成设计（generative design）到性质评估（predictive modeling）全方位革新蛋白质工程领域，重点介绍了AI在蛋白质序列/结构建模、生成算法（如生成对抗网络GAN）、高精度性质预测及湿实验（wet lab）智能优化中的应用前景与挑战。

　　

Abstract

人工智能（AI）正以三种核心范式重塑蛋白质研究：表征、生成与评估。在表征层面，深度学习模型通过图神经网络（GNN）和Transformer架构将蛋白质序列、三维结构甚至动态构象编码为数学向量，其中AlphaFold2¹的突破性进展证明了AI在结构预测领域的统治力。生成环节则涌现出扩散模型（diffusion models）和蛋白质语言模型（protein language models），这些算法能从头设计具有特定功能的蛋白质支架，例如定向进化（directed evolution）的计算模拟版本。

评估体系方面，AI通过分子动力学（MD）模拟加速和实验自动化实现了闭环优化：预测模型可精准计算蛋白质溶解度（solubility）、热稳定性（thermostability）等关键参数，而智能代理（smart agents）能自主设计CRISPR基因编辑实验方案。值得注意的是，AI驱动的蛋白质-配体结合（protein-ligand binding）预测已显著缩短了药物候选分子筛选周期。

未来挑战集中在数据稀缺性（data scarcity）与可解释性（interpretability）——尽管AI能生成理论上可行的蛋白质，但许多设计仍需依赖传统实验验证。跨学科融合将成为关键，例如将冷冻电镜（cryo-EM）数据实时反馈给生成模型。该领域正朝着"设计-验证-优化"的全自动化管道迈进，最终可能颠覆抗体药物（antibody drugs）和酶工程（enzyme engineering）的研发范式。