文章主题：关键词: 天壤XLab, 蛋白质自由设计, AI药物发现, 药物研发效率
《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】天壤XLab引领生物设计革命！🚀🔥2022年10月，创新巨头天壤XLab凭借其颠覆性的{xCREATOR}蛋白质自由设计平台震撼登场，为全球教育者敞开大门，仅半年时间，短短的6个月内，就吸引了超过500名热情的高校师生加入这场生物科技的盛宴！💥🔍据最新消息，团队在2月下旬又一力作——自主研发的蛋白质扩散模型正式发布，标志着他们在生物工程领域的技术突破。🚀这个平台不仅展示了天壤XLab的技术实力，也预示着未来生物科学研究的新可能。我们期待看到更多创新成果在这个平台上孕育，为生物科技的进步注入强大动力！💪欲了解更多详情，敬请关注我们的官方动态，一起见证科技改变世界的力量！🌐#蛋白质自由设计 #天壤XLab #科技创新
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蛋白模块技术独领风骚！🚀这两起事件标志着生物科技与人工智能的深度融合正加速发展，为未来的精准医疗开启无限可能。🔍关注科创板动态，探索生命科技新纪元！🏆 #凯赛生物 #分子之心 #生物科技 #AI蛋白质设计
“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技术的迅猛发展，医药行业已不再是科技巨头的专属战场，AI药物研发正引领一股创新热潮。投资者们纷纷将目光聚焦在这个领域，仿佛找到了下一个投资金矿——”AI制药热”已然成为市场焦点。就像ChatGPT这样的新兴力量，它是否也将颠覆传统的药物研发模式，引发新一轮的投资狂潮呢？让我们拭目以待，未来科技与医药的交汇点，或许就在ChatGPT的药理探索中。🌟
▌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！让我们以专业角度探讨蛋白质的奥秘。氨基酸，是构建生命大厦的基本砖块，它们通过复杂有序的连接形成多样性的蛋白质。每个蛋白质的立体构型，就像一张精密的蓝图，决定了其独特的功能性。在AI的世界里，氨基酸就如同数据的元素，而蛋白质的三维结构则象征着图像信息。通过深度学习算法的编织，AI能够自我创造，实现蛋白质结构的创新设计。记得，关键词如’氨基酸结构’, ‘蛋白质功能’, ‘AI生成蛋白质’等会帮助SEO优化哦！😊
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，化学计量参数也不能遗漏哦。📚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！🚀无需担心联系方式或广告信息，我们专注于提供高质量的蛋白质结构服务，让你的研究之路畅通无阻！🏆
🌟【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生量身打造，提供免费的优质创作平台！📚今年2月，团队更是不负众望，凭借自主研发的实力，蛋白质扩散模型正式发布，引领科研新风尚！🔬这款创新工具不仅践行了教育公平，还展示了前沿科技如何赋能教学。通过这两个重要里程碑，xCREATOR正逐步塑造未来知识传播的新格局。🏆让我们共同期待，更多这样的创新将为教育带来更多可能！🌐
“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！
