文章主题：天壤XLab, 蛋白质自由设计, AI药物发现
《科创板日报》3月7日讯（记者 金小莫） 在需求栏中输入对目标蛋白质的描述参数，比如序列长度、结构对称性、目标功能、结合配体结构、化学计量等；点击“运行任务”键；很快，电脑屏幕上就显示出了符合参数要求的蛋白质三维结构。
这是记者在天壤XLab看到的相关应用。
🌟【科技新星崛起】🚀2022年10月，天壤XLab凭借其创新的蛋白质自由设计平台——xCREATOR，引领了一场教育领域的科技革命！🎉面向全球高校师生，这个平台以免费姿态开放仅半年，就吸引了超过500名热情使用者的加入，速度之快令人惊叹！📊近期，《科创板日报》深度采访了天壤XLab团队，他们透露了一个重要消息——在2月下旬，该实验室自主研发的核心技术——蛋白质扩散模型，已正式亮剑，为科研工作带来了革命性的突破。🔍这款平台不仅展示了天壤XLab的技术实力，也预示着未来的无限可能。我们期待看到更多用户在这个平台上探索科学的奥秘，共同推动生物科技的进步！🌟#天壤XLab #xCREATOR #蛋白质扩散模型
支撑这些平台的技术就是蛋白质结构的自动生成技术，后者也是ChatGPT的核心技术之一。另有迹象表明，自动生成技术在生命科学领域的应用正在逐渐增多：
🌟凯赛生物引领创新，科创板再谱生科新篇章！💡分子之心获凯赛青睐，AI蛋白质设计领域迎来新高峰！💰赛得康初创企业，种子轮千万融资，AI蛋白模块技术独树一帜！🚀这两起事件标志着生物科技行业的智能化转型加速，AI驱动的创新正深刻改变着蛋白质设计的未来。🌟欲了解更多生物科技动态，敬请关注！🌐SEO优化词汇：#科创板生科# #分子之心投资# #AI蛋白设计新纪元# #初创企业融资# #生物科技智能化
“其实，ChatGPT所依托的AI生成技术并非新技术，很多公司都已经有所积累并陆续开始应用了。之前有个语言模型BERT就被用于蛋白质生成了，取得了不错的成果。”一家行业企业对记者表示，只不过，当ChatGPT走热之后，AI生成技术在生命科学领域的应用也逐渐走进了公众的视野。
🚀🔍随着AI技术的革新与普及，医药领域的探索正经历一场深刻的转型。曾经，AI药物研发是科技巨头眼中的焦点，TMT行业为之疯狂。而现在，这种趋势已悄然蔓延至生物医药，成为投资热浪中的翘楚。同样的逻辑，ChatGPT是否会引领下一个AI药物发现的高潮呢？🔥🚀
▌氨基酸恰类似于大数据
记者了解到，自动生成技术之所以可应用到蛋白质的发现上，有这样的科学逻辑支撑：
🌟了解了！让我们以专业且生动的方式阐述这个主题吧！🔍蛋白质，由氨基酸的巧妙拼接构建，每个独特结构决定其神奇功能。在智能世界中，氨基酸就好比信息的基本单元，而蛋白质的三维构象则象征着图像——复杂却富有生命力。透過AI的深度学习，它能像魔术师般自动生成这些复杂的组合，就像从数据和图像中编织出无限可能一样！💪🚀
在业内，这一逻辑也被称为AIGP，即AI Generated Protein（AI生成蛋白质）。
在天壤XLab，记者看到了相关应用：
🌟通过简洁的步骤来实现你的蛋白质梦！🔍首先，在需求区填写关键信息——特定的序列长度、结构对称性特征，以及你期望的功能特性。💡接着，别忘了提及结合配体的详细情况，化学计量参数也同样重要哦。📚然后，只需轻轻一点“运行任务”按钮，就像启动了时间机器，瞬间，满足所有条件的三维结构模型就会跃然眼前！📊无需等待，立即揭秘蛋白质的秘密世界！🏆
🌟【创新力爆棚】🚀去年10月，教育科技领域的里程碑——xCREATOR工作台以公益姿态闪耀登场，专为全球高等教育者和学子们量身打造！🎉它在那时就迈出了面向全社会免费开放的步伐，点燃了知识传播的火花。🔥今年2月下旬，团队更是带来了重磅消息，自主研发的蛋白质扩散模型正式上市，引领科研新潮流！🌊
“我们还附加了一系列设计蛋白质的分析功能，可以对各类由算法自动生成的蛋白质结构进行打分，分数越高表示该自动生成的蛋白质结构的可实现性越高。”天壤XLab实验室负责人苗洪江博士介绍称。
在ChatGPT中，需要人工对数据进行标注、打分，以此来训练算法更会聊天；AIGP也是类似的逻辑，但不同的是，如果科研人员要想知道某一由算法自动生成的蛋白质，其可实现性到底高不高，还需要通过进一步的湿实验来验证，因此，AIGP的技术壁垒也就更高。
为了降低这一技术门槛，引入打分模型算法是很多企业的选择。
前述行业企业对《科创板日报》记者进一步解释了生成算法与打分算法的工作逻辑：首先，由生成模型算法生成蛋白质；其次，由人工对经打分模型筛选出的、得分较高的蛋白质，再进行实验验证，并反馈给打分模型算法。“二者就像老顽童的左右两手互搏，通过不断增强学习，来提高算法的质量。”
▌探索大分子宇宙
有了AIGP，对于科研人员来说，最大的获益无疑是加速了研发的进展。
“以100个氨基酸长度的蛋白质为例，其序列的排列组合有高达20^100=1.3×10^130种可能！相比之下，人类可观测宇宙总原子数量仅有10^82，以人力来测试、构想这样庞大的蛋白质空间可以说是不可能完成的任务。”苗洪江称，如今AI模型能够精准定位到符合要求的蛋白质再由研发人员进行实验检验，蛋白质设计效率前所未有的提升使其终于可以走进产业应用中去。
更重要的是，过去基于偶然性的开发工作也极大限制了人类对于蛋白质的开发，人类已知的天然蛋白质数量为10^15，而潜在的从头设计蛋白质数量远超于已知天然蛋白质。
以人体内的蛋白质来说，“目前大多数人类蛋白质功能研究都聚焦于约5000种研究较多的人类蛋白质，而人体内还存在着一个巨大的蛋白质世界。事实上，这些功能未知的蛋白质可能掌握着打开解决人类重大疾病的钥匙，如癌症、阿尔兹海默症以及多种罕见病。”苗博士解释称。
除生命科学外，新材料、新能源和食品等领域对功能蛋白质也存有巨大的需求。“整个蛋白质世界还拥有巨大的潜在探索空间，蕴藏着无穷无尽的资源，具有极大应用价值！”天壤CEO薛贵荣博士表示，蛋白质领域的ChatGPT会成为像水、电、煤一样成为工业发展支撑，开辟出全新的科学时代。
《科创板日报》记者进一步了解到，如何获取行业数据、如何通过实验验证来对数据进行标注进而得到高质量的反馈数据仍然是限制AIGP大爆发的主要拦路虎。基于此，开源共享仍是目前行业企业们的主要选择。
AI时代，掌握AI大模型第一手资讯！AI时代不落人后！
免费ChatGPT问答，办公、写作、生活好得力助手！
扫码右边公众号，驾驭AI生产力！
