经过数亿年进化的蛋白质可以在短短几周内被人工智能转化

在蛋白质工程领域，人工智能再次展示了其超越人类的潜力。 威斯康星大学麦迪逊分校的一个研究小组开发了一种名为Sample的人工智能驱动的全自动机器人系统，能够在没有人为干预的情况下进行蛋白质设计和构建。 研究结果已发表在《自然化学工程》创刊号上。

样品系统能够自主学习蛋白质序列和功能之间的关系，设计新的蛋白质，并通过全自动机器人系统对设计的蛋白质进行实验测试。 据研究团队介绍，该系统对蛋白质工程和合成生物学领域具有重要意义，有望加速科学发现过程。

在测试中，研究人员使用四种样品试剂来设计具有更好耐热性的糖苷水解酶。 每种试剂最终都发现了一种具有更好热稳定性的酶，比初始起始序列稳定至少12°C。

Sample是一个多功能的蛋白质工程平台，可广泛应用于生物工程和合成生物学领域。 尽管研究小组只展示了该系统在热稳定性工程中的表现，但相同的方法可用于改变酶活性、特异性，甚至产生自然界中从未见过的化学反应。

然而，研究小组还指出，建立新蛋白质功能样本的最大障碍是所需的生化检测。 此外，获取资源的延迟、机器人故障和系统停机等因素也可能影响系统开发蛋白质所需的总时间。

该研究团队现已在 StrateOS 云实验室上实施了完整的工作流程，创建了一个经济高效、易于使用的系统，可供其他合成生物学研究人员采用。 未来，像Sample这样的自主实验室将彻底改变生物分子工程和合成生物学领域，使低效、耗时的蛋白质工程活动自动化，并使研究人员能够更多地专注于重要的下游应用。

随着深度学习、机器人自动化和高通量仪器的不断发展，用于科学发现的智能自动化系统将变得越来越强大。