2026年3月11日——对于结构生物学和计算化学领域的大多数研究者而言，利用工具解析蛋白质结构的过程，犹如借助罗塞塔石碑破译古埃及文字的奥秘。一旦发现或确定某种蛋白质的结构，就能推断其功能关键信息，或在病变状态下的功能障碍。尽管科学家们探索蛋白质结构已有数十年，但先进工具与计算技术正为这项工作开辟新疆界。

近日发表于《自然-通讯》的一项国际合作研究展示了一款突破性计算程序，能以全新精度水平更快速、更精准地测定蛋白质结构。美国能源部劳伦斯伯克利国家实验室（伯克利实验室）的研究人员与国际团队共同参与了这项研究。这款名为“AI赋能量子精修”（简称AQuaRef）的工具，通过量子力学计算（QM）与人工智能（AI）协同预测原子和电子的高精度排布，从而确定蛋白质分子结构。

该程序是Phenix软件套件的组成部分，这套全球结构生物学家广泛使用的综合性工具能生成逼真的大分子结构计算机模型。“人类本质上就是蛋白质的集合体，”论文合著者、伯克利实验室研究员奈杰尔·莫里亚蒂解释道，“蛋白质在生命活动中发挥着核心作用。理解其结构能帮助我们洞悉人类疾病机制或植物能量转化过程，这些认知将推动更有效的疗法和生物能源生产。”

当前蛋白质结构解析需要整合两类信息：通过X射线晶体学和冷冻电镜（cryo-EM）等技术获得的实验数据，以及已知蛋白质结构信息库中的理论数据。但分子生物物理与整合生物成像部（MBIB）Phenix组的计算科学家莫里亚蒂指出，现有方法存在局限——当前认知仅涵盖已定义的化学实体，尚未包含维持蛋白质结构的关键非共价相互作用。“这正是量子和AI的用武之地。”他说。

约五年前，Phenix团队开始与卡内基梅隆大学研究人员合作探索代码整合方案。这种协作模式结合十五年渐进式研究，最终催生了这项突破性成果。除莫里亚蒂外，参与该工作的Phenix团队成员还包括保罗·亚当斯、比利·潘，研究由帕维尔·阿福宁主导。AQuaRef将卡内基梅隆大学开发的机器学习（ML）工具与Phenix软件集成，首次实现了具有科学价值蛋白质的量子级能量与作用力计算。

在研究测试的71组实验中，AQuaRef以显著降低的计算成本获得了更高质量的结构信息，同时保持与实验数据同等或更优的匹配度。除验证概念可行性外，该程序还准确确定了DJ-1蛋白质（与某些帕金森病相关的人类蛋白）的质子位置——这种结构的解析曾被视为业界难题。研究团队证实3D蛋白质模型的量子级精修可行后，正计划扩展应用范围至药物设计等更多样化结构需求。这项工作的潜在影响远超出人类健康领域，从提升作物光合作用效率到生物燃料相关植物蛋白图谱绘制均将受益。

“对这些机制和蛋白质结构的深入理解，其应用前景几乎无限广阔，”莫里亚蒂表示，“我很期待AQuaRef带来的范式变革将如何重塑蛋白质结构测定领域。”

该国际合作团队还包括波兰弗罗茨瓦夫大学、美国佛罗里达大学和澳大利亚Pending.AI的研究人员。研究经费由美国国立卫生研究院提供，并得到Phenix工业联盟支持。