[技术] 诺奖得主团队开源 RFdiffusion3：从原子层面设计蛋白质，已跑通真实反应

IT之家消息，可按单个原子组合来设计蛋白质与核酸的生成式 AI 系统 RFdiffusion3，详细设计方案已在《科学》上正式公布。由它全新设计的蛋白质，能够在真实化学反应中实现预期功能。

这套系统由美国华盛顿大学、英国牛津大学、英伟达等组成的国际联合团队搭建，当地时间 16 日论文发表；团队此前已在 2025 年 12 月 3 日开源了 RFdiffusion3。

背景上，AI 蛋白质研究已经从「预测已有蛋白质的三维结构」走到了「设计具备目标结构与功能的全新蛋白质」。通讯作者戴维·贝克（David Baker）因在计算机预测蛋白质结构方面的贡献拿了 2024 年诺贝尔化学奖，他的标志性成果之一就是 RosettaFold——学习氨基酸之间的空间关系并据此预测三维结构；2023 年的 RFdiffusion1 与 2025 年的 RFdiffusion2 都依托这套结构预测网络开发，靠扩散模型确定氨基酸位置来完成设计。

RFdiffusion3 则参考了 AlphaFold3 的网络架构：最多可用 14 个原子表征单个氨基酸，通过直接调整每个原子的三维坐标来设计全新结构。团队用它实现了对酶活性位点的精准设计——只要指定反应所需原子的位置，再设定氢键形成条件和特定原子在蛋白质内部的分布范围，它就能生成同时满足全部约束的结构。

效果上，研究者选取现有酶的 41 个活性位点做对比，其中 37 组 RFdiffusion3 优于 RFdiffusion2，生成结构的速度约为 RFdiffusion2 的十倍。由它设计的对氧磷降解酶与肽裂解酶，都在真实实验中顺利完成了预期的化学反应。

从「预测」到「按需造一个新酶、而且真能用」，这一步跨得不小。

原文链接：https://www.ithome.com/1/014/625.htm
来源：IT之家