原子级蛋白质设计系统 RFdiffusion3 方案公布，速度较上一代提升十倍

由美国华盛顿大学、英国牛津大学与英伟达等机构联合研发的原子级生成式人工智能系统 RFdiffusion3，设计方案已发表于国际期刊《科学》并开源。该系统可按单个原子组合设计蛋白质与核酸，研究由 2024 年诺贝尔化学奖得主戴维·贝克担任通讯作者。

RFdiffusion3 参考蛋白质结构预测程序 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设计全新蛋白质结构，实现对酶活性位点的精准设计。

对比 41 个现有酶的活性位点，RFdiffusion3 在 37 组测试中优于上一代，生成速度约为其十倍。其设计的对氧磷降解酶与肽裂解酶已在真实实验中完成预期化学反应，未来将应用于各类生物分子设计任务。