《科学》：蛋白设计技术革命!生化大牛David Baker团队颠覆蛋白设计方法，通过强化学习逆向从头创造全新蛋白

David Baker其人，非常的牛逼，

作为蛋白质学领域的杰出科学家和领军人物，David Baker在蛋白质折叠预测、蛋白质与小分子结合、自组装蛋白纳米颗粒、蛋白质设计等方向都有着深入研究和众多贡献。

早在1998 年时，David Baker及其团队就开发出Rosetta平台来预测蛋白质结构，基于物理学原理，对蛋白质的构象进行能量最小化计算，以预测最稳定的三维结构，并在后续的时间里不断拓展Rosetta的应用，如蛋白质。2008年时，David Baker实验室还创造性地开发了蛋白质结构预测和设计的 硬核 小游戏Foldit，动员科研人员、非科研人员一起参与到这个领域。

近几年，他们研发的深度算法RoseTTAFold与备受关注的AlphaFold 2并驾齐驱，仅根据氨基酸序列即可快速准确地预测蛋白质结构，成为迄今为止最准确的蛋白质结构预测算法之一 。去年，他们推出的深度学习算法ProteinMPNN ，可快速根据给出的蛋白质三维结构 逆推 出可能的氨基酸序列，序列恢复率达52.4%（Rosetta为32.9%）。

总之，学科之光。

这次他们想要做的事情，是完全颠覆此前的蛋白结构设计方法。

以前的方法，是一种 Bottom-Up 思路，由单体结构开始逐步组装成寡聚物、复杂的聚合体。这种方法固然有它的有点，比如多个部件可以拆分独立验证，主打一个稳定。