AI系统可将蛋白质序列“翻译”成文字
以色列理工学院和特拉维夫大学研发的BetaDescribe系统能将蛋白质序列“翻译”为文字描述，自动生成功能、特性等信息。该系统结合生成式模型与验证机制，可推断完全未知蛋白质的功能，并提供催化活性、代谢过程等详细信息。经6种未表征蛋白验证有效，有望加速药物研发和新材料设计。
蛋白质分析在医学和生物技术领域的重要性，怎么强调都不过分。想想治疗肥胖症和糖尿病的明星药物Ozempic——它的研发灵感，就来源于一种沙漠稀有蜥蜴唾液里发现的肽。然而，传统上鉴定一个蛋白质的功能，得靠大量实验，周期长、成本高，这就好比在浩瀚的基因海洋里用手工捞针。大型语言模型之前在这类任务上也表现平平，没能真正帮上忙。
现在，以色列理工学院和特拉维夫大学的研究团队给出了一个新解法：一款名为BetaDescribe的AI系统，它能直接把蛋白质序列“翻译”成文字，自动生成对蛋白质功能、特性等信息的描述。听起来是不是有点像给蛋白质写“职位说明书”？这项成果刚刚发表在《美国国家科学院院刊》上，为理解蛋白质功能开辟了新路径，有望加速药物研发和新材料设计。
那么，BetaDescribe与传统方法有何不同？以往依赖已知蛋白质序列的相似性做推断，遇到与已知序列毫无相似性的“陌生面孔”就束手无策了。而BetaDescribe巧妙结合了生成式模型、验证机制和评估流程——即使面对完全未知的蛋白质，也能推断其功能。不仅如此，它还能提供蛋白质的催化活性、参与的代谢过程、潜在结合位点等详细“简历”，为医学和生物技术研究提供更全面的参考。
为了验证系统的有效性，团队特意挑了6种此前从未被表征的蛋白质进行功能描述，结果令人振奋。这意味着，科学家有望更快理解自然界中海量未知蛋白质，缩小已完成实验表征的数十万种蛋白质与实际存在的数十亿甚至数万亿种之间的认知鸿沟。换言之，这项技术有望大幅缩短从基础研究到医学和工业应用的转化时间，提高生物学研究效率。
可以这样理解：过去我们像地质勘探员一样，靠人工打井才能发现石油；现在BetaDescribe相当于一台能直接扫描地下的雷达，快速标出可能有油的位置。当然，最终仍需要实验验证，但方向对了，效率就是天壤之别。药物研发、新材料设计、农业生物技术……这些领域都可能因此迎来一波加速。
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