（示意圖，由 AI 生成）

香港浸會大學物理學系唐乾元博士及團隊，於《AI for Science》發表文章，提出人工智能不僅只是一個預測引擎，更構成了蛋白質科學的全新觀測界面。

文章：

• https://iopscience.iop.org/article/10.1088/3050-287X/ae78ea

就人工智能輔助的蛋白質研究領域，可將結構預測、置信度評分、序列嵌入、突變效應估計、逆向設計評分等，定義為「AI 衍生可觀測值」。

基於此框架，文章歸納了目前人工智能揭示蛋白質數據的三大模式：

將蛋白質世界轉化為可搜索的結構圖譜，從而識別序列相似性之外的遠距離結構關係。

進一步進行蛋白質組規模分析，推動研究折疊拓撲結構如何構成天然狀態的各種特性，包括其動力學、柔性、穩定性及功能特化等。

多模態形式將序列、結構、功能整合到共享的計算空間中，支持遠源同源識別、功能注釋、酶預測與跨模態檢索。

文章提出，上述的技術引發了關於序列、結構、動力學和功能如何在演化過程中組織起來的更深層次問題，因此，人工智能不僅是一個預測引擎，更是蛋白質科學的全新觀測界面。

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