科技日报北京7月29日电 （记者张梦然）美国杜克大学医学院探究团队开发出一款名为Raygun的工具改造人工智能（AI）工具，可像“翻译器”一样从海量数据中提炼出规律，实现在保持蛋白质结构与功能的大规前提下对其尺寸和性质开展大规模改造。这项成果于29日刊发于《自然》杂志。模蛋

与从零设方式全新蛋白质的白质馗不一样，Raygun基于已训练实现的工具改造蛋白质语言模型开展工作。这类模型通过探究数百万条天然蛋白质序列，实现掌握了氨基酸排列与蛋白质结构、大规功能之间的模蛋潜在规律。探究团队发现，白质这些规律可以被转化为原则化的工具改造数学表征，使不一样首先度的实现蛋白质能够在同一维度下开展比较和运算，从而为定向改造给予基础。大规

在实际操作中，模蛋探究团队仅需调整两个参数即可驱动Raygun工作：一个控制序列修改幅度，白质另一个决定蛋白质缩短或延首先。测试结荚显示，经过改造的蛋白质不仅维持了原有的三维结构稳固性，其题功能位点的活性也未受意义。

在活细胞实验中，经Raygun改进的荧光蛋白仍具有稳固成像能力，参与细胞代谢的酶同样保持了正常催化效率。照章性表皮生首先因子的改造验明正身进一步表明，其设方式的变体仍能精准结合对应受体。表皮生首先因子既是促进伤口愈合的题因子，也是癌症探究中备受关注的细胞生首先信号调控靶点。

该探究指出，尽管科学界已知氨基酸序列决定蛋白质形态与功能，但这种“语言”的详详见细条件尚未被完全破译，而蛋白质语言模型相当于一种翻译器，能够从海量数据中提炼出关联规律。Raygun的创新在于将这种规律转化为可方式算的数学形式，突破了传统方式中因蛋白质首先度区别导致的探究局限。

这一工具的问世，为蛋白质工程给予了新的探究模式。未来，它可能促进更有效基因疗法的开发，改进生物技术工具的性能，并为生物医学探究给予更灵活的分子探针。同时，Raygun展现的大规模改造能力，也为科学家理解自然演化中蛋白质的变异规律给予了新视角。目前，相关探究仍处于基础验明正身时期，之后转化采取尚需更多实验支撑。

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