图文引用自：ithome

Profluent、Salesforce研究院和UCSF的科学家，以类似生成文字人工智能的方法，使用模型ProGen设计百万种蛋白质，并且成功找出具有杀菌效果的蛋白质。这个研究实际应用人工智能设计蛋白质，并经测试和证明其具有特定效果，也就是说，同样的方法将能够被用于加速新药制造。

这项研究使用一个由Salesforce研究院所开发的ProGen模型，该模型能够预测人造蛋白质的氨基酸序列。ProGen的运作方式和生成文字的人工智能相似，研究人员将来自19000个家族的2.8亿种蛋白质的氨基酸序列输入到模型中，并添加蛋白质特性控制标签，经过数周的训练，ProGen便学会生成新蛋白质的方法。

研究人员使用5个溶菌酶家族的56000个氨基酸序列，以及有关这些蛋白质的上下文资讯微调ProGen后，该模型迅速产生一百万个氨基酸序列，研究人员根据与天然蛋白质序列相似程度，和潜在氨基酸语法和语义的自然程度，筛选出100个序列并在细胞中实验进行实验，其中有66个和蛋白、唾液里的溶菌酶一样，能够杀死细菌。

研究人员筛选这66个氨基酸序列，制作出5种活性最强的人工酶，将这些酶添加到大肠杆菌样本中，并且和溶菌酶HEWL相比较，发现其中两种人工酶，能够以和HEWL相当的活性分解细菌细胞壁，而这两个人工酶序列仅有18％的相似程度，和已知蛋白质序列的相似度各别为90％和70％。