在生命科學的前沿，AI 技術正在引發一場革命。最近，生物計算公司 ProFluent 推出了 ProGen3，一款強大的生成式蛋白質語言模型（PLM），它有望在抗體、工業酶及基因編輯領域帶來重大突破。研究顯示，ProGen3的規模和設計優化能夠生成功能強大的新型蛋白質，甚至重塑我們對生物學的理解。

蛋白質是生命體內的關鍵分子，負責多種生理功能。從催化反應到識別病原體，它們的作用不可小覷。然而，設計新的氨基酸序列以實現未曾出現的功能，如新藥物或超穩定的工業酶，面臨巨大挑戰。ProGen3的出現，爲解決這一問題提供了新的思路。

蛋白組織 生物

圖源備註：圖片由AI生成，圖片授權服務商Midjourney

ProGen3的訓練數據來自一個名爲 Profluent Protein Atlas v1的數據集，包含34億個全長蛋白質和1.1萬億個氨基酸標記，成爲目前最全面的蛋白質數據集之一。研究表明，隨着模型規模的擴大，ProGen3能夠生成更爲多樣化且功能真實的蛋白質。例如，ProGen3-46B 生成的蛋白質多樣性比小模型高出近兩倍，顯示出更廣泛的生物學潛力。

在實際應用中，研究團隊通過 ProGen3設計了一系列高質量的抗體。這些抗體不僅在多項屬性上與已獲批准的藥物相當，還展現出了優越的開發性，挑戰了傳統抗體設計的限制。此外，團隊還開發出緊湊型基因編輯器，僅由592個氨基酸組成，能夠實現精準的基因編輯，展示了 ProGen3在實際應用中的強大潛力。

ProGen3的推出標誌着蛋白質設計進入了一個新的時代。研究者們認爲，繼續擴展這種模型將使我們在藥物發現、酶工程和工業生產等領域獲得更多進展。