随着人工智能技术的迅猛发展，蛋白质研究正经历一场前所未有的变革。蛋白质作为生命活动的基础分子，其结构和功能的精准解析一直是生命科学领域的核心难题。长期以来，蛋白质结构预测、功能注释、交互识别及按需设计的进展，直接关系到新药开发、疾病机制解析及生物技术创新。然而，传统实验方法耗时耗力，且难以覆盖庞大的蛋白质序列空间，这成为制约生命科学发展的瓶颈。近年来，以中国海洋大学张树刚团队为代表的科研力量，依托人工智能技术，尤其是深度学习模型，正在推动蛋白质智能计算系统的建立，重塑蛋白质研究的未来。
首先，蛋白质结构预测作为蛋白质智能计算的基础，受益于人工智能的突破性进展。过去，实验解析蛋白质三维结构，依赖X射线晶体学、核磁共振等技术，费时且受限于蛋白质本身性质。AlphaFold的出现，标志着人工智能在这一领域的巨大飞跃。其深度学习架构不仅能解读复杂的氨基酸序列间隐含的结构联系，还能以接近实验水平的精度预测蛋白质单体及复合物结构。张树刚团队借鉴并拓展此类技术，聚焦于大规模蛋白质数据库的智能分析，推动构建覆盖更多生命体系的蛋白智能计算体系，显著提升了结构预测的广度和准确性。进一步，AlphaFold 3强化了对核酸分子（DNA/RNA）与蛋白质相互作用的解析能力，为揭示基因调控及信号传导机制提供了有力工具。
其二，蛋白质功能注释的智能化迈出了新步伐。结构的解码只是了解蛋白质角色的一环，准确预测其生物学功能更具挑战。张团队所在领域的相关努力显示，结合多物种序列数据及复杂的机器学习算法，可显著提升对蛋白质功能的解读。以北京大学崔庆华团队开发的蛋白质重要性计算器（PIC）为例，通过微调预训练蛋白质语言模型，实现了跨多个物种的蛋白质必要性及稀有功能预测。这种多层次、多角度的功能注释框架不仅推动了基础生物学研究，同时为药物靶点识别和治疗策略设计提供了坚实支撑。此外，基于图神经网络的DeepFRI模型结合蛋白质结构与序列信息，有效挖掘蛋白质功能，展示了图计算与结构生物学融合的强大潜力。
蛋白质交互识别与按需设计，则是蛋白质智能计算体系的更高层次应用。蛋白质在细胞内通过复杂的网络相互作用完成多样功能，准确预测其交互关系，有助于揭示疾病机制与细胞过程。张树刚团队探索利用人工智能解析蛋白质复合物的三维组装，结合动态模拟，推动功能理解迈向系统生物学视角。与此同时，上海交通大学陆钰明课题组的研究成果表明，AI技术正在引领蛋白质设计进入以功能为导向的新时代，从灵活构象设计到从头合成符合特定调控需求的蛋白质，这些创新无疑为生物医药和合成生物学打开了新篇章。智能计算技术让设计蛋白质变得更精准、更快速，甚至能够模拟细胞内复杂的信号传导通路，为未来定制个性化治疗方案奠定理论基础。
可以预见，随着张树刚团队以及国内外众多科研机构持续深耕蛋白质智能计算领域，人工智能将在蛋白质研究中发挥越来越核心的作用。蛋白质结构预测、功能注释、交互识别与按需设计的融合，将构筑起完整的智能计算生态，不仅推动基础生命科学的发展，更将在药物发现、疾病治疗、农业改良乃至环境保护中彰显巨大潜力。未来，我们期待这一领域的技术不断迭代，应用场景日益广泛，实现人类对生命本质的更深层次理解与掌控，为全球健康与可持续发展贡献卓越力量。
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