综述：人工智能驱动的蛋白质设计

这篇综述系统阐述了人工智能（AI）如何通过精准导航蛋白质序列空间、整合结构预测工具（如AlphaFold）和生成模型（如ProteinMPNN），彻底革新蛋白质设计领域。文章提供了从治疗性蛋白工程到全新酶设计的实践路线图，展望了AI在加速药物开发和合成生物学中的变革潜力。

　　

Abstract

蛋白质设计领域正经历由人工智能（AI）驱动的革命性变革。通过破解蛋白质序列空间的超维复杂度，AI技术突破了传统结构生物学数据的限制，使定制化功能蛋白的设计效率达到前所未有的水平。AlphaFold2等结构预测工具与ProteinMPNN等生成模型的协同应用，构建起从理论预测到实际应用的完整闭环。

AI技术赋能蛋白设计

在治疗性蛋白工程中，生成对抗网络（GAN）可优化抗体结合亲和力达10³倍以上。典型案例包括通过强化学习设计的IL-2变体，其选择性激活效应T细胞的能力提升3个数量级。对于酶功能重编程，卷积神经网络（CNN）可精准预测活性位点突变组合，成功实现P450酶底物特异性的定向进化。

实践路线图

分阶段整合AI工具的工作流程包括：1）使用trRosetta进行初始结构建模；2）应用RoseTTAFold优化三维构象；3）通过ESM-2语言模型筛选功能序列。该方案在膜蛋白设计项目中，将传统耗时6个月的设计周期压缩至2周。

未来展望

前沿方向包括：开发可解释性AI模型解析"黑箱"决策过程；构建多模态学习框架整合冷冻电镜数据；建立蛋白质动态构象预测系统。这些突破将推动AI在合成生命系统构建和个性化医疗中的深度应用，预计到2030年可缩短50%的新药研发周期。