Nature子刊：李洪林/张凯/张捷团队开发AI模型Mac-Diff，生成蛋白质动态构象

编辑丨王多鱼 排版丨水成文 蛋白质 是生命的基石，从催化化学反应到传递细胞信号，几乎参与了所有生命过程。长期以来，科学家们主要通过实验方法确定蛋白质结构，但这种方法成本高 昂且通常只能获得少数静态结构。 随着 人工智能 （AI） 的突破，特别是 AlphaFold2 的出现，让仅依赖蛋白质的氨基酸序列准确预测蛋白质的稳定结构成为可能。然而，这些 AI 模型主要预测的 是蛋白质最稳定的单一构象，就像只给一个人拍了一张标准证件照。 实际上，蛋白质在细胞内是动态变化的，它们在不同构象状态之间转换，这种灵活性对它们的功能至关重要。例如，酶在与底物结合时会改变形状，受体蛋白在 传递信号时会切换构象。因此，要全面捕捉蛋白质的构象全貌及其动态灵活性，仍颇具挑战性。 2026 年 2 月 25 日，华东理工大学药学院/华东师范大学药学院/人工智能新药创智中心 李洪林 团队、华东师范大学计算机学院 张凯 团队、复旦大学类脑智能 科学与技术研究院 张捷 团队合作 （ 王保利 、 王成林 、 陈劲杨 为论文共同第一作者） ，在 Nature 子刊 Nature Machine Intelligence 上发表了题为： Condit ...