弗朗西斯·阿诺德在 2018 年的诺贝尔化学奖演讲中说道：“今天，我们可以出于各种实际目的读取、编写和编辑任何 DNA 序列，但我们无法编写它。”现在情况已经不再如此了。
自那时起，科学技术取得了长足的进步，人工智能已经学会了组成 DNA，而利用转基因细菌，科学家们正在设计和制造定制蛋白质。
目标是利用人工智能的设计天赋和基因编辑的工程能力，科学家可以改造细菌，使其成为微型工厂，生产新的蛋白质，以减少温室气体、消化塑料或充当特定物种的杀虫剂。
作为一名研究分子科学和环境化学的化学教授和计算化学家，我相信人工智能和基因编辑的进步使这成为现实。
基因测序——解读生命的食谱
所有生物都含有遗传物质——DNA 和 RNA，它们提供自我复制和制造蛋白质所需的遗传信息。蛋白质占人体干重的 75%。它们构成肌肉、酶、激素、血液、头发和软骨。了解蛋白质意味着了解生物学的大部分内容。DNA 中核苷酸碱基的顺序，或某些病毒中的 RNA，编码了这些信息，基因组测序技术可以识别这些碱基的顺序。
人类基因组计划是一项国际努力，于 1990 年至 2003 年间对整个人类基因组进行了测序。得益于技术的快速进步，测序前 1% 的基因组用了七年时间，其余 99% 又用了七年时间。到 2003 年，科学家已经获得了人类基因组中编码 20,000 至 25,000 个基因的 30 亿个核苷酸碱基对的完整序列。
然而，了解大多数蛋白质的功能并纠正其功能障碍仍然是一个挑战。
人工智能学习蛋白质
每种蛋白质的形状对其功能都至关重要，由其氨基酸序列决定，而氨基酸序列又由基因的核苷酸序列决定。错误折叠的蛋白质形状错误，可导致神经退行性疾病、囊性纤维化和 2 型糖尿病等疾病。了解这些疾病并开发治疗方法需要了解蛋白质形状。
2016 年之前，确定蛋白质形状的唯一方法是通过X 射线晶体学，这是一项实验室技术，利用单晶对 X 射线的衍射来确定分子中原子和分子在三维空间中的精确排列。当时，大约有 20 万种蛋白质的结构是通过晶体学确定的，耗资数十亿美元。
机器学习程序 AlphaFold 使用这些晶体结构作为训练集，根据蛋白质的核苷酸序列确定其形状。不到一年的时间，该程序就计算出了所有已测序和发表的 2.14 亿个基因的蛋白质结构。AlphaFold 确定的蛋白质结构已全部发布在一个免费数据库中。
为了有效治疗非传染性疾病和设计新药，科学家需要更详细地了解蛋白质（尤其是酶）如何结合小分子。酶是促进和调节生化反应的蛋白质催化剂。
人工智能系统 AlphaFold3 使科学家能够制作出极其精细的生命分子机制模型。
2024 年 5 月 8 日发布的AlphaFold3可以预测蛋白质形状以及小分子可以与这些蛋白质结合的位置。在合理的药物设计中，药物被设计成与参与与所治疗疾病相关的途径的蛋白质结合。小分子药物与蛋白质结合位点结合并调节其活性，从而影响疾病途径。通过能够预测蛋白质结合位点，AlphaFold3 将增强研究人员的药物开发能力。
AI + CRISPR = 合成新蛋白质
2015 年左右， CRISPR 技术的发展彻底改变了基因编辑。CRISPR 可用于查找基因的特定部分，更改或删除它，使细胞表达更多或更少的基因产物，甚至在其位置添加完全外来的基因。
2020 年，詹妮弗·杜德娜 (Jennifer Doudna) 和埃马纽埃尔·卡彭蒂耶 (Emmanuelle Charpentier) 因“开发出一种基因组编辑方法 (CRISPR)”而获得诺贝尔化学奖。借助 CRISPR，基因编辑曾经需要数年时间，并且针对特定物种，成本高昂且费力，而现在只需几天时间，而且成本只是以前的一小部分。
人工智能和基因工程正在迅速发展。曾经复杂而昂贵的技术现在已变得习以为常。展望未来，我们的梦想是通过机器学习和 CRISPR 改造细菌的结合设计和生产定制蛋白质。人工智能将设计蛋白质，而使用 CRISPR 改造的细菌将生产蛋白质。以这种方式生产的酶可能会吸入二氧化碳和甲烷，同时呼出有机原料，或将塑料分解成混凝土的替代品。
我认为这些雄心并非不切实际，因为转基因生物已经占到美国农业和制药业经济的2%。
两个研究小组从头开始制作了功能性酶，这些酶由不同的人工智能系统设计。华盛顿大学大卫·贝克的蛋白质设计研究所设计了一种新的基于深度学习的蛋白质设计策略，并将其命名为“家族幻觉”，他们利用这种策略制作了一种独特的发光酶。与此同时，生物技术初创公司Profluent使用了一种人工智能，该人工智能是根据所有 CRISPR-Cas 知识的总和进行训练的，以设计新的功能性基因组编辑器。
如果人工智能能够学会制造新的 CRISPR 系统以及地球上从未见过的生物发光酶，那么将 CRISPR 与人工智能配对有望用于设计其他新的定制酶。尽管 CRISPR-AI 组合仍处于起步阶段，但一旦成熟，它可能会大有裨益，甚至可以帮助世界应对气候变化。
但需要记住的是，技术越强大，风险就越大。此外，由于自然系统的复杂性和相互关联性，人类在改造自然方面一直不太成功，这往往会导致意想不到的后果。
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