主要观点总结
本文介绍了研究团队开发的AI平台EVOLVEpro，该平台结合蛋白质语言模型和回归模型，实现了对蛋白质设计的精准度提升。EVOLVEpro在抗体优化、基因编辑工具改良、mRNA生产等方面展现出卓越性能，突破了蛋白质优化和基因编辑的难题。其通过深度学习技术降低了对实验数据的依赖，大幅减少了实验次数。相关研究论文已发表在权威科学期刊《Science》上。
关键观点总结
关键观点1: EVOLVEpro平台开发
研究团队开发了一个AI平台EVOLVEpro，该平台基于少样本主动学习框架，结合蛋白质语言模型（PLMs）和回归模型，实现了对蛋白质设计的精准度提升。
关键观点2: EVOLVEpro在多个领域的应用展示
EVOLVEpro在抗体优化、基因编辑工具改良、mRNA生产等领域展现出了优越的性能，如C143抗体的结合亲和力显著提升，基因编辑工具的活性得到改良等。
关键观点3: EVOLVEpro的优势
与传统的定向进化和现有AI方法相比，EVOLVEpro显现出三大优势：突破数据依赖、高效主动学习和跨领域应用潜力。
关键观点4: EVOLVEpro面临的挑战
研究团队指出了EVOLVEpro面临的挑战，包括蛋白质语言模型固有的局限性、蛋白质适应度与活性之间的关系不明确等。
关键观点5: 未来展望
研究团队计划将EVOLVEpro应用到更多类型的蛋白质和生物医学相关领域，并尝试基于生物物理的模型与回归顶层方法相结合，进一步提高预测准确性。
文章预览
转自 学术头条 大自然擅长设计蛋白质。科学家甚至更擅长，人工智能（AI）有望帮助人类多次实现定向蛋白质进化。 来自哈佛医学院、麻省理工学院等多家顶尖学术机构联合组成的研究团队在这一领域带来了新的突破，他们开发了一个 人工智能（AI）平台 EVOLVEpro ，将蛋白质设计精准度推向新高度 —— EVOLVEpro 平台基于少样本主动学习框架，结合蛋白质语言模型（PLMs）和回归模型，无需依赖结构信息、专家经验或其他先验数据，仅通过蛋白质序列进行高效优化，实现了快速预测高活性蛋白突变体。 更重要的是，EVOLVEpro 在 RNA 生产、基因编辑及抗体结合等应用中展示出了优越的性能，能使 所需特性提升 100 倍 。研究结果显示，平台在癌细胞中大幅优化了基因编辑工具的活性，同时也改良了抗体的结合能力和表达水平。 此外，针对新型脂质纳米颗
………………………………
