麻省理工学院工程师近日开发出一种名为VibeGen的人工智能模型，能够根据指定的运动模式设计蛋白质。这项研究由土木与环境工程系教授Markus Buehler和前博士后Bo Ni主导，相关论文已于3月24日在《Matter》杂志发表。

蛋白质作为分子机器，其功能不仅取决于结构，更依赖于运动。传统蛋白质设计工具如AlphaFold专注于预测三维形状，但忽略了动态特性。VibeGen采用扩散模型技术，从随机氨基酸序列开始，通过两个协作代理——设计者和预测者——反复迭代，生成具有定制振动和弯曲模式的蛋白质序列。

Markus Buehler表示：“生命在分子层面的本质在于运动。蛋白质的形状只是更长电影中的一帧。”VibeGen反转了传统设计逻辑，将动力学作为蓝图，结构随之而来。该模型产生的大多数序列为全新设计，经分子模拟验证行为符合预期。

研究表明，许多不同蛋白质序列和折叠可满足相同振动目标，这一现象称为功能简并性。Buehler指出：“自然只探索了可能空间的一小部分。对于任何动态行为，存在巨大的未开发设计空间。”

控制蛋白质动力学在医学和材料科学领域具有应用潜力。在医学中，设计有特定运动的蛋白质可提高药物结合精度；在材料科学中，可开发新型可持续纤维或可生物降解材料。研究人员计划进一步完善模型并进行实验室验证。

这项研究得到了美国农业部、MIT-IBM Watson人工智能实验室和麻省理工学院生成式人工智能倡议的支持。