諾貝爾獎的啓發–使用 Wolfram 語言設計全新蛋白質

2025年5月20日

Robert B. Nachbar, 資深專案總監, Wolfram Solutions

當我讀到《紐約時報》最近關於 AI 的文章時，並沒有想到我會追隨諾貝爾獎得主的腳步，但很快我就發現，用 Wolfram 語言可以做到這點。

2024 年諾貝爾化學獎頒發給計算蛋白質設計和蛋白質結構預測，兩個在過去數十年來一直活躍的研究領域。早期的研究建立在物理和化學的基礎上，試圖利用構形分析和能量學來模擬蛋白質胺基酸殘基鏈的折疊成三維結構。最近，AI 方法已被運用在這個問題上，利用深度神經網路(DNN)和大型語言模型(LLM)，例如 trRosetta、AlphaFold 和 ESMFold。紐約時報的文章最近展示了得獎人之一大衛貝克(David Baker)的研究工作。

貝克團隊在 2021 年的論文中描述了計算實驗，該實驗將隨機胺基酸序列最佳化為真實的蛋白質序列，並折疊成三維結構。該過程重複了 2,000 次，得出了“廣泛的序列和預測結構”。接下來是真正令人興奮的部分：根據序列在實驗室中製作了 129 個合成基因，將其插入大腸桿菌的基因組中，分離並純化新蛋白質，並通過 X 射線晶體學和核磁共振光譜學獲得結構，該結果與預測的結構非常吻合。

我們開始在 Wolfram 語言中探索他們實驗中的“計算 X”部分。剛發布的 14.2 版本的一些新功能使這項任務出奇地簡單。

諾貝爾獎的啓發–使用 Wolfram 語言設計全新蛋白質

折疊胺基酸序列
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最佳化隨機序列
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多少是足夠？
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脯胺酸的奇特案例
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重要的改進
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總結
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進一步探索的想法
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致謝
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諾貝爾獎的啓發–使用 Wolfram 語言設計全新蛋白質

折疊胺基酸序列

最佳化隨機序列

多少是足夠？

脯胺酸 的奇特案例

重要的改進

總結

進一步探索的想法

致謝

折疊胺基酸序列
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最佳化隨機序列
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多少是足夠？
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脯胺酸的奇特案例
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重要的改進
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總結
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進一步探索的想法
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致謝
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