清华双成果颠覆蛋白质设计：AI压缩序列空间，全自动进化工厂实现设计验证闭环

清华大学教授张数一及其团队在“AI+蛋白质”领域取得两项重要成果：EvoAI和iAutoEvoLab。EvoAI能够极速压缩与智能重建蛋白质序列空间，而iAutoEvoLab则是一个24小时全自动进化的蛋白质工厂。这两个系统结合形成了一个闭环，iAutoEvoLab产生的大量进化数据可以用于训练EvoAI，提高其预测和设计能力；同时，更强大的EvoAI又能指导iAutoEvoLab设计更有效的进化路线和基因回路，实现蛋白质的可编程进化。这一自动化实验-AI闭环有望打通从蛋白质序列到复杂功能的黑箱。其中，EvoAI通过找到关键功能信息的锚点蛋白质，高效捕获定义蛋白质功能景观的关键数据点，类似于图片压缩技术。此外，他们还发明了EvoScan进化扫描方法，利用噬菌体作为进化平台，并配备基于CRISPR的定向突变系统，以高效找到这些锚点。这两项成果分别发表于《Nature Methods》和《Nature Chemical Engineering》。