诺贝尔奖得主的生技团队利用AI设计合成蛋白，抵抗致命蛇毒

运算生物学家 Susana Vázquez Torres 在诺贝尔奖得主 David Baker 于华盛顿大学的实验室工作，她带领的生技团队利用人工智慧创造出全新的合成蛋白可中和剧烈的蛇毒，帮助人类抵抗危害性命的致命蛇毒，研究结果显示 Torres 与团队借由 AI 设计的新合成蛋白比传统注射抗毒血清更加快速有效。

过去人类被毒蛇咬了之后，只能靠注射免疫血清抵抗蛇毒，制作血清过程繁琐，必须从许多动物身上抽取血液做出血清，而且治疗的失败率高，无法全然抵抗剧毒，又加上血清保存困难，价格昂贵，非一般大众都能负担得起，这些医疗难题都能让 AI 解决，研究员利用大型语言模型解决了实验室里耗时也无法达成的使命。

Susana Vázquez Torres 和团队将研究成果发表在 Nature 网站，为长久以来被毒蛇咬成重伤甚至身亡的南美洲与拉丁美洲偏乡社区农民带来新希望，由 AI 设计的合成蛋白比传统医疗抽取血清抵抗蛇毒的方式更加快速，并可省下在实验室做检验测试的时间减低成本，可大规模量化生产制造。过往没有钱做治疗的民众有了更低廉的方式抵抗蛇毒，减少截肢与丧命的机率。

AI 深度学习模型帮助设计合成蛋白，对抗致命眼镜蛇毒

辉达 AI  Ampere 架构的深度学习模型 (RFdiffusion 和 ProteinMPNN) ，在电脑模拟中生成了数百万种潜在的抗毒素结构，研究专员不用手动在实验室中筛选蛋白，而是使用辉达的人工智慧工具与 GPU 驱动模型来预测合成蛋白与蛇毒素的交互作用，并迅速找到新的合成蛋白，保护人类与动物免受致命蛇毒的危害。

实验室新创造的合成蛋白可与三指毒素（3FTx）紧密结合，可有效中和眼镜蛇的剧烈毒性，三指毒素为眼镜蛇毒液中最毒的成分。

AI 生技应用可扩展到其他病毒感染与免疫疾病研究

这项新的研究不仅可对抗蛇毒， AI 模型也可以扩展到其他生技医疗研究上，可针对病毒感染、自体免疫疾病或是其他各种疑难杂症提供更精确的治疗方法，透过 AI 演算法取代需要反复做测试的新药研发实验，使得各种成药能容易被制造生产。

Torres 和她的伙伴包括来自丹麦技术大学、北科罗拉多大学和利物浦热带医学院的研究人员，目前正努力研制合成蛋白，预备进行临床测试和大规模生产。