科技日报北京11月12日电 （记者张梦然）在今年诺贝尔化学奖表彰计算蛋白质设计领域的重大进展后，美国能源部阿贡国家实验室团队宣布开发出一种名为MProt-DPO的创新计算框架，该框架利用人工智能（AI）和世界顶尖的超级计算机，推动蛋白质设计取得新突破。这一成就标志着向AI自主科学发现迈出了重要一步。
利用MProt-DPO框架，科学家设计了一种苹果酸脱氢酶，保留了蛋白质的关键结构和关键结合区域。图片来源：阿贡国家实验室
MProt-DPO框架的关键在于其能将传统的蛋白质序列数据与实验结果、分子模拟及基于文本的叙述相结合。这一特性有望大幅加速蛋白质发现，特别是在疫苗开发和环保酶设计等领域。
蛋白质设计的核心挑战之一是从氨基酸序列预测蛋白质的三维结构及其功能。由于蛋白质的氨基酸组成极其复杂，即使是微小变化也会导致成千上万种不同的可能性。因此，传统实验方法难以高效完成。鉴于此，团队结合了大型语言模型（LLM）和超级计算机的强大算力。
团队利用了包括阿贡国家实验室的“极光”在内的多个顶级超级计算机。这些超算不仅支持模型训练和微调，还能够执行大规模的分子模拟，验证所设计蛋白质的稳定性和催化活性。MProt-DPO框架已经在多个平台上实现了超过1 exaflop（百亿亿次浮点运算）的持续计算，其中在“极光”上的峰值算力达到了5.57 exaflop。
MProt-DPO框架的算法使得AI模型可以从结果中学习，不断改进设计。这种方法类似于人类专家根据实验结果调整研究方向的过程，但速度更快，处理的数据量更大。
团队已在两项蛋白质设计任务上测试了MProt-DPO框架，分别是优化酵母蛋白HIS7的突变性能和提高苹果酸脱氢酶的催化效率。结果显示，AI设计的蛋白质表现良好，达到了预期效果。
团队称，新框架不仅能够从海量“候选者”中筛出有潜力的蛋白质，还能探索自然界中尚未存在的蛋白质。这促进了生物技术和医药领域的创新与发展，对于应对全球健康和环境问题具有重要意义。
12月16-17日，北京大学经济学院举办第六届“中国百所大学经济学院院长论坛”暨“首届孙尚清发展知识研究与交流奖颁奖典礼 这些年，我们为什么越来越频繁提到创新？因为只有在原始创新上持续发力，在基础理论方法上有所突破，我们才能摆脱对国外的 图为在上海科技创新成果展上拍摄的科学刊物展台。新华社记者 方喆摄 一直以来，学者们向学术期刊投稿面临着激烈竞 12月19日，第二届中国气象旅游产业发展大会在河南三门峡召开。来自中国旅游研究院、中国气象局公共气象服务中心、中国科 12月18日23时59分，甘肃省临夏回族自治州积石山保安族东乡族撒拉族自治县发生6.2级地震，震源深度10公里。截至19日16时，此次 河南省科学技术厅关于2024年度河南省国际科技合作项目拟立项项目的公示 根据《河南省科技计划项目管理办法（试行）》 。本文链接：人工智能+超算，创新计算框架在蛋白质设计方面获突破http://www.sushuapos.com/show-11-13917-0.html
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