AI依托蛋白运动机制，智能生成新型蛋白质

　　近日，美国麻省理工学院科研团队在顶级材料学期刊《物质》（Matter）发表研究成果，成功研发出VibeGen生成式AI模型。该模型打破传统蛋白质设计仅聚焦静态结构的技术瓶颈，将分子运动特征纳入核心设计参数，可创制具备定制化动力学特性的全新蛋白质，为动态分子设计领域开辟了全新研究方向与技术路径。
 

　　论文标题：VibeGen：Agentic end-to-end de nove protein design for tailored dynamics using a language diffusion model
 

　　作为融合人工智能、分子力学、材料工程等多学科的突破性创新成果，VibeGen 模型助力蛋白质设计领域实现从 “静态结构设计” 到 “动态动力学设计”的关键跨越。科研人员可依托该模型，为目标蛋白质预设专属运动模式，涵盖特定频率振动、环境刺激下的形态切换、受力形变规律等，再通过算法反向推演与基因编码，精准生成契合预设动态需求的蛋白质分子序列。这套设计逻辑，如同程序员借助氛围指令编码、让AI定制专属程序，使 VibeGen 成为可精准“定制分子运动”的智能研发工具，也革新了大众对蛋白质的固有认知——将原本静态的分子结构，升级为可精准编程、可控调控的动态分子机械装置。
 

　　论文通讯作者、麻省理工学院教授Markus Buehler表示，分子层面的生命活动，本质是结构与动态运动的深度耦合，蛋白质折叠、材料在外力作用下的形变等过程，均遵循基础的物理规律。VibeGen模型突破了对蛋白质的静态分析壁垒，让AI得以尝试理解并解析蛋白质结构与动态运动之间的内在关联，是分子精准设计领域的一次重要技术探索。
 

　　目前，美国麻省理工学院科研团队仅完成VibeGen模型的基础性能验证，相关设计仍处于实验室探索阶段。后续该团队将持续迭代优化模型算法，对由该AI模型设计的动态功能蛋白质开展系统性的功能核验，推动这一设计思路从模型层面逐步向实际应用层面探索推进。
 

　　此项研究成果已于3月24日正式刊发于《物质》（Matter）期刊，感兴趣的科研人员与行业读者可查阅原文深入学习。