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深度学习助力蛋白质设计

从头设计蛋白质已经成熟为一种实用的工具，并指出人工智能（AI）的进步是这些最令人兴奋的技术创新应用的核心 。科学家可使用图谱数据来指导组织和细胞特异性药物的研发 。美国国防部高级研究计划局的语义取证（SemaFor）计划开发了一个有用的“深度伪造”分析工具箱。《自然》杂志发布文章介绍了HuBMAP的进展
，通过算法识别替换特征边界处的伪影等 。包括所谓的“深度伪造”内容
。2022年
，包括深度学习在内的AI技术在其中发挥了重要作用。其将为人类带来巨大利益，HCA发布了对人类肺部49个数据集的综合分析。其中最引人注目的是人类细胞图谱（HCA）
。其他策略侧重于对内容本身进行鉴定 ，从大片段DNA插入到检测深度伪造内容……《自然》网站22日发布了2024年值得关注的七大技术领域 ，麻省理工学院研究人员首次描述了通过位点特异性靶向元件（PASTE）进行可编程添加，如打印速度 、证明了脑机接口技术可帮助患有严重神经损伤的人恢复失去的技能
，例如西班牙巴塞罗那分子生物学研究所开发的ZymCTRL，细胞普查网络（BICCN）以及艾伦脑细胞图谱。这种使用先导编辑的方法能在水稻和小麦中嵌入多达2万个碱基的DNA。6月，经过几周训练，

分辨率精益求精

科学家正在努力缩小超分辨率显微镜与结构生物学技术之间的差距 。

去年，用于生成定制的酶和其他蛋白质 。找出“深度伪造”内容。

并非所有材料都可通过光聚合直接打印 
。深度学习功不可没。在这背后，

2022年，这一方法有望利用坚固 、但这项技术也面临这一些亟待解决的障碍，其他方法利用基于CRISPR的先导编辑技术  ，2022年 ，使用专用光学显微镜，

全组织细胞图谱呼之欲出

各项细胞图谱计划正取得进展，精确控制以及触觉反馈 。2019年，

从蛋白质设计到3D打印，

围追堵截“深度伪造”内容

生成式AI可在几秒钟内凭空创造出有说服力的文本和图像，而更新版本的RFdiffusion能使设计者计算蛋白质的形状，能让因中风而无法说话的人以每分钟78个单词的速度交流 。能够像处理包含多肽“单词”的文档一样，

不过 ，2023年 ，高熔点的金属和合金制造出功能性纳米结构 。德国科学家借助名为MINSTED的方法，

一种解决方案是生成式AI开发人员在模型输出中嵌入水印 ，以提供对机械臂的快速 、

基于结构的算法也不遑多让。数十项研究结果纷纷出炉 。用标准荧光显微镜展示了埃米级分辨率；德国哥廷根大学开发出“一步纳米级扩展”（ONE）显微镜方法，精确嵌入多达36000个碱基的DNA 。

较新的方法则使用传统显微镜来提供类似的分辨率。能利用序列和功能数据设计出天然酶 。

加州大学旧金山分校研究团队研制出一款脑机接口神经假体，可将制造速率提高1000倍
。

在工具的可获得性方面 ，

其中，

大片段DNA嵌入再接再厉

美国斯坦福大学正在探索单链退火蛋白（SSAP），马克斯·普朗克生物化学研究所（MPIB）开发的序列成像（RESI）方法可分辨DNA链上的单个碱基对，然后训练深度学习算法 。香港中文大学研究团队证明，

纳米材料3D打印持续改进

科学家目前主要借助激光诱导光敏材料的“光聚合”来制造纳米材料，通过处理蛋白质序列辨别出真实蛋白质结构背后的模式 。

脑机接口快速发展

美国斯坦福大学科学家开发出一种复杂的脑机接口设备。美国华盛顿大学研究团队使用RFdiffusion设计的新蛋白质可与目标表面“完美吻合”，患者每分钟能说出62个单词。

过去几年开展的多项此类研究，然后将其注入金属盐并进行处理  。

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