《科学》刊发RFdiffusion3：AI原子级设计蛋白质获实验验证

由美国华盛顿大学、英国牛津大学和英伟达组成的国际联合研究团队，于当地时间10月16日在国际期刊《科学》（Science）上发表了生成式人工智能系统RFdiffusion3的详细设计方案。该系统的核心突破在于能够按单个原子的组合来设计蛋白质与核酸，并且通过真实化学反应验证了设计出的蛋白质具备预期功能。

这项研究的通讯作者是戴维·贝克（David Baker），他因利用计算机预测蛋白质结构的贡献获得2024年诺贝尔化学奖，其标志性成果包括开发蛋白质结构预测系统RosettaFold。此前的RFdiffusion1和2主要依托RosettaFold的结构预测网络，而RFdiffusion3参考了AlphaFold3的网络架构，最多可用14个原子表征单个氨基酸，通过直接调整每个原子的三维坐标来设计全新蛋白质结构。

研究人员选取现有酶的41个活性位点对比设计效果，结果显示在其中37组测试中，RFdiffusion3的表现优于RFdiffusion2，且生成速度约为后者的十倍。更关键的是，由RFdiffusion3设计的对氧磷降解酶与肽裂解酶，都在真实实验中顺利完成了预期的化学反应。这一结果标志着基于AI的蛋白质研究从“预测已有结构”进一步发展为“设计具备目标结构与功能的全新分子”，并获得了实验层面的功能确认。