据美国阿贡国家实验室2024年11月6日消息，该实验室领导的研究团队开发了一种创新的计算框架，以加快蛋白质的设计速度。该框架能辅助研究人员在众多可能性中筛选出具有潜力的蛋白质，包括那些在自然界中可能尚未被发现的候选蛋白质。该研究得到了美国能源部和国立卫生研究院的支持。

该框架是一种由AI驱动的多模式框架——MProt-DPO，能够整合不同类型的数据流或“多模态数据”，将传统的的蛋白质序列数据与实验结果、分子模拟甚至文本的叙述相结合，以提供对每种蛋白质特性的详细见解，有望加速广泛应用的蛋白质发现。

研究人员在这项研究中使用了包括阿贡国家实验室的“极光”百亿亿次系统在内的五台顶级超级计算机，来开发和演示其蛋白质设计端到端的工作流程。研究人员表示，本项研究训练的语言模型大约有几十亿个参数，超级计算机不仅对于训练和微调模型至关重要，而且对于运行端到端工作流程也至关重要。该研究展现了超级计算机在极端尺度上提供科学结果的能力，以及在构建更强大AI模型和自主发现科学过程中的重要性。

信息来源：

https://www.anl.gov/article/argonne-team-breaks-new-ground-in-aidriven-protein-design#:~