蛋白质设计，迎来新里程碑！就在刚刚，诺奖得主、蛋白质设计先驱 David Baker 团队发布了原子级的蛋白质扩散模型RFdiffusion3（RFD3）。作为一种蛋白质扩散模型，RFdiffusion3能在包含配体、核酸以及其他非蛋白质原子集合的背景下生成蛋白质结构，是首个真正意义上的全原子扩散模型。
奥特曼最近要做什么？投资、合作、加码，这次是一家初创的长寿公司。当然，同样和AI脱不开干系。奥特曼正在加大对旧金山生物技术初创公司Retro Biosciences的投资，该公司希望将人类的寿命延长10年。此前，奥特曼为该公司提供了全部1.8亿美元（约13亿人民币）的种子轮融资，完全是相当看好、倾力支持。
就在刚刚，也许是目前最强的开源蛋白质结合剂AI设计工具，登上Nature。瑞士洛桑联邦理工学院、美国麻省理工学院等研究人员在Nature上发表了题为One-shot design of functional protein binders with BindCraft的论文。
GPT-4o蛋白质专用版，已成功改进诺贝尔奖获奖蛋白的变体。 科学家利用GPT‑4b micro成功设计了新型且显著增强的山中伸弥因子变体，将干细胞重编程标记物的表达量提升了50倍。
2024年，诺贝尔化学奖颁给了蛋白质结构预测与设计领域。 这一奖项不仅是对蛋白质结构预测与设计技术的肯定，更催化了整个蛋白质赛道和生命科学领域的范式变革。
蛋白质模型的GPT时刻来了！ 清华大学智能产业研究院（AIR）周浩副教授课题组联合上海人工智能实验室发布了AMix-1： 首次以Scaling Law、Emergent Ability、In-Context Learning和Test-time Scaling的系统化方法论来构建蛋白质基座模型。
借助AI，新型蛋白质合成周期大幅降低！
7 月 10 日，微软研究院 AI for Science 团队在《Science》杂志发表了题为「Scalable emulation of protein equilibrium ensembles with generative deep learning」的研究成果。
精准预测和设计蛋白质的序列、结构及模拟其动态变化，一直是科学界的重大挑战。
来了，国内首个对标AlphaFold3的产品—— HelixFold3，来自百度智能云与百度螺旋桨团队。
