一套能从单个原子层面设计蛋白质与核酸的生成式 AI 系统 RFdiffusion3，其完整设计方案近日正式公开。更硬核的是，用它全新设计的蛋白质，已在真实化学反应中兑现了预期功能。
由美国华盛顿大学、英国牛津大学、英伟达等机构组成的国际团队搭建了这套系统，可对单个原子建模，专门用于设计蛋白质与核酸，相关成果于当地时间 16 日刊登在国际期刊《科学》上。其实团队早在 2025 年 12 月 3 日便已开源 RFdiffusion3，此番论文则把设计原理讲透。
诺贝尔奖得主操刀，速度比上代快十倍
这项研究的通讯作者是华盛顿大学教授戴维·贝克——他因用计算机预测蛋白质结构摘得 2024 年诺贝尔化学奖，其标志性成果之一便是蛋白质结构预测系统 RosettaFold。RFdiffusion1（2023）与 RFdiffusion2（2025）都依托 RosettaFold 的结构预测网络而生；而 RFdiffusion3 改参考 AlphaFold3 的网络架构，最多用 14 个原子刻画单个氨基酸，靠直接调整每个原子的三维坐标来捏出新结构。
它的本事在于"带着约束条件设计"。研究人员若不仅指定反应所需原子的落点，还设好氢键形成条件、特定原子在蛋白内部的分布范围，系统就能吐出满足全部约束的结构。团队拿现有酶的 41 个活性位点做对比，37 组里 RFdiffusion3 胜过 RFdiffusion2，且生成速度约为上代的十倍。由它设计的对氧磷降解酶与肽裂解酶，都在真实实验里顺利跑完了预期反应。从"预测结构"跨到"按功能造结构"，这套逐原子雕琢的 AI，正把蛋白质工程推向前所未有的精度。
