以下整段引用自 [科學期刊]
破解蛋白質結構是個十分耗費時間的工作，即使已經得知了一個蛋白質的一級結構──也就是它的胺基酸序列，也並不代表科學家能切實掌握它的三級或四級結構，但更不用說其實立體結構才是真正決定一個蛋白質功能的重點。破解蛋白質結構不容易，設計一款新型蛋白質當然也就更加地困難。然而近年來人工智慧的進展，生物學家不僅將此技術運用於破解蛋白質的立體結構，更衍伸出以深度學習（deep learning）協助設計新型蛋白質的方法。
上面這段話，說明了「蛋白質設計」的應用從「生物醫學」到「環境科學」等各個領域解決問題方面具有巨大潛力，也說明了為何Nature將這個技術視為最重要的七項科技，這也代表著2022年發表的論文，到目前受到自然期刊的推薦，代表了目前這項技術在2024年的醫藥生技科研領域舉足輕重。
因此，我找到了原文，試圖用一個有限制的已知，試圖分享AI-NLP應用在蛋白質序列的未知。
相信在很早之前，AI領域有注意到一則新聞，就是AlphaFold已經研究蛋白質序列問題。其實在很早，科學家就注意到蛋白質序列與人類語言之間是有些許雷同的。尤其是蛋白質序列可以描述為字母之間的連結，即天然氨基酸，就像人類語言一樣，這些字母排列成次級結構元素（"詞"），這些結構元素組合形成域（"句子"），段落則具有執行功能（"含義"）。其中一個最吸引人的相似之處是，蛋白質序列，像自然語言一樣，是信息完整的：它們以極高的效率將結構和功能完全存儲在其氨基酸序列中。因此，也許大型預訓練語言模型可以讓蛋白質序列的設計問題，有所助益。
拜羅伊特大學 (University of Bayreuth) 生化系人工智慧蛋白質設計團隊（Artificial Intelligence for Protein Design）的主持人 Noelia Ferruz 女士，發表了本篇論文，“ProtGPT2 is a deep unsupervised language model for protein design”，並解決以下三個研究問題
(i) 有效地學習蛋白質語言
(ii) 生成適合、穩定的蛋白質
(iii) 理解這些序列與自然序列之間的關係
該團隊將這個訓練模型稱為「ProtGPT2」，該模型是一個具有7.38億參數的自迴歸Transformer模型，能夠以生成全新的蛋白質序列。這個模型學習了約5000萬個未標記序列，涵蓋了整個蛋白質空間後，已經有效地學會了蛋白質語言。同時，ProtGPT2 生成的序列顯示出與自然對應物相似的預測穩定性和動態特性。由於ProtGPT2已經預先訓練過，它可以在標準工作站上在幾秒鐘內生成序列，或者進一步在研究者選擇的序列集上進行微調，以增強特定的蛋白質家族。（相關的模型和數據集已公布在HuggingFace中）
隨著NLP領域在理解和生成接近人類能力的語言方面取得的非凡進步，後學相信在醫藥生技領域，自然語言處理「序列單獨進行蛋白質相關問題（如蛋白質設計）」的新途徑已經逐漸成熟，儘管蛋白質序列和人類語言存在不同之處，但它們的類比已經啟動了數十年來應用NLP方法解決蛋白質的相關研究。
感謝您閱讀完畢長文，後學一直在人工智慧與自然語言領域發展，尤其專注醫藥生技領域，如果有進一步的興趣，歡迎一起研討
資料來源：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9329459/
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