蛋白质设计研究所帮助科学家开创了利用人工智能工具预测蛋白质结构的时代，这一成就帮助该研究所的RoseTTAFold软件赢得了去年《科学》杂志颁发的“年度突破”奖。
华盛顿大学的研究小组现在展示了如何用人工智能比以前更快地创造新蛋白质。这些进展发表在《科学》杂志上的三篇论文中，应该会加速生物医学、材料和其他用途的新蛋白质的开发。
IPD博士后Justas Dauparas在一份新闻稿中说:“预测蛋白质结构的软件是解决方案的一部分，但它不能自己提出任何新的东西。”
IPD长期以来一直走在制造新蛋白质的前沿:它的蛋白质设计软件已授权给3万个学术团体，是多个商业项目的基础，包括IPD的衍生项目，如Cyrus Biotechnology和Icosavax。新的研究超越了IPD的主力软件，利用人工智能进行蛋白质构建。
在7月发布的一项研究中，研究人员展示了人工智能如何通过基于简单提示的“幻觉”生成新的蛋白质形状，就像DALL-E或其他人工智能工具产生输出的方式一样。该结构是通过一个被称为“inpainting”的过程来完善的，该团队将其比作自动完成功能。
在周四发布的第二项研究中，研究人员加快了这一过程，展示了他们新的人工智能驱动软件工具，名为ProteinMPNN。它在一秒钟内完成设计任务，比以前的工具快200多倍。在周四进行的第三项研究中，研究人员使用AlphaFold评估了他们的设计。AlphaFold是由Alphabet旗下的DeepMind开发的一款类似于RoseTTAFold的人工智能工具，也获得了“年度突破”奖。他们发现设计的蛋白质很可能折叠成预期的形状。
IPD博士后Basile Wicky说:“我们发现使用ProteinMPNN合成的蛋白质更有可能按预期折叠，我们可以使用这些方法创建非常复杂的蛋白质组合。”
“ProteinMPNN之于蛋白质设计，就像AlphaFold之于蛋白质结构预测，”IPD负责人、三项研究的资深作者戴维·贝克(David Baker)说。
