一套能從單個原子層面設計蛋白質與核酸的生成式 AI 系統 RFdiffusion3，其完整設計方案近日正式公開。更硬核的是，用它全新設計的蛋白質，已在真實化學反應中兌現了預期功能。

由美國華盛頓大學、英國牛津大學、英偉達等機構組成的國際團隊搭建了這套系統，可對單個原子建模，專門用於設計蛋白質與核酸，相關成果於當地時間 16 日刊登在國際期刊《科學》上。其實團隊早在 2025 年 12 月 3 日便已開源 RFdiffusion3，此番論文則把設計原理講透。

諾貝爾獎得主操刀，速度比上代快十倍

這項研究的通訊作者是華盛頓大學教授戴維·貝克——他因用計算機預測蛋白質結構摘得 2024 年諾貝爾化學獎，其標誌性成果之一便是蛋白質結構預測系統 RosettaFold。RFdiffusion1（2023）與 RFdiffusion2（2025）都依託 RosettaFold 的結構預測網絡而生；而 RFdiffusion3 改參考 AlphaFold3 的網絡架構，最多用 14 個原子刻畫單個氨基酸，靠直接調整每個原子的三維座標來捏出新結構。

它的本事在於"帶着約束條件設計"。研究人員若不僅指定反應所需原子的落點，還設好氫鍵形成條件、特定原子在蛋白內部的分佈範圍，系統就能吐出滿足全部約束的結構。團隊拿現有酶的 41 個活性位點做對比，37 組裏 RFdiffusion3 勝過 RFdiffusion2，且生成速度約爲上代的十倍。由它設計的對氧磷降解酶與肽裂解酶，都在真實實驗裏順利跑完了預期反應。從"預測結構"跨到"按功能造結構"，這套逐原子雕琢的 AI，正把蛋白質工程推向前所未有的精度。