蛋白质不仅是食品标签上的营养素，它们存在于人体每个细胞，像分子机器一样工作，通过运动完成泵血、对抗疾病等功能。其功能不仅取决于形状，还依赖于运动。

近年来，人工智能帮助科学家设计自然界不存在的新蛋白质结构，用于特定功能如结合病毒或模拟丝绸。但仅设计结构类似制造车身而忽略发动机性能。蛋白质的振动、移动和机械动力学对其功能至关重要。

麻省理工学院工程师开发了一种名为VibeGen的人工智能模型，填补这一空白。VibeGen允许指定运动模式，生成相应蛋白质序列，开创分子力学设计新前沿。该模型基于Buehler实验室的科学代理人工智能进展，多AI模型协作解决复杂问题。

“生命在分子层面的本质不仅在于结构，还在于运动，”土木与环境工程系和机械工程系的Jerry McAfee工程学教授Markus Buehler说。“从蛋白质折叠到材料变形，一切都遵循物理定律。”

Buehler和前博士后Bo Ni确定了物理感知AI的需求：系统需推理运动而非静态结构快照。“AI必须超越分析静态形式，理解结构与运动相互交织，”Buehler补充道。新方法在《Matter》杂志论文中描述，使用生成式AI创建定制动力学的蛋白质。

AI驱动的蛋白质科学主要关注结构，如AlphaFold预测三维形状。现有模型设计新形状，但忽略运动特性。VibeGen反转传统问题：从运动需求出发，寻找生成相应运动的序列。

VibeGen采用扩散模型技术，从随机氨基酸序列开始优化，直到收敛到目标振动和弯曲模式。系统通过设计者和预测者两个智能体协作，设计者提出候选序列，预测者评估运动意图，迭代改进设计。

VibeGen生成全新序列，非自然或进化变体。团队通过分子模拟验证，蛋白质行为符合预期。研究发现功能简并性：多种不同序列和折叠可满足相同振动目标，揭示未开发设计空间。

“自然只探索可能性的一部分，”Buehler说。“对于任何动态行为，可能存在巨大未开发设计空间。”

控制蛋白质动力学有广泛应用。在医学中，按提示改变形状的蛋白质可更精确结合靶分子，如病毒或癌细胞，减少意外相互作用，成为更安全有效药物。

在材料科学中，分子机械特性影响性能。设计特定振动蛋白质可带来可持续纤维、抗冲击材料或可生物降解塑料替代品。Buehler设想蛋白质基组件用于建筑或车辆，实现自我修复或负载响应。

VibeGen将运动作为设计参数，视蛋白质为可编程设备，连接AI、医学、合成生物学和材料工程。研究人员计划完善模型并实验室验证，集成其他AI工具设计多功能蛋白质。

“VibeGen可进入未知领域，设计超越进化曲目的蛋白质，定制分子机器，”Buehler补充道。“对蛋白质而言，氛围是物理运动模式，决定分子功能。”

出版详情：作者：Stephanie Martinovich, Massachusetts Institute of Technology；标题：《Designing proteins by their motion, not just their shape》；发表于：《Matter》(2026)；期刊信息：《Matter》。