撰文丨王聪 排版丨水成文 多年来，生物学研究一直依赖于通过试错或筛选成千上万的候选物来组装天然组分，直到找到有 效方案。尽管用于蛋白质设计、RNA 工程和基因调控的强大的 AI 模型有望加速这一过程，但这些模型仍各 自封闭在计算领域中，许多实验生物学家难以触及。 而现在，生物学大模型 Evo 和 Evo2 的开发者、斯坦福大学/Arc 研究所的 Brian Hie 推 出了一种 用于生成式生物学的高级编程语 言——Proto ， 这是一个整合多种 AI 工具的框架，旨在实现复杂且多模态 的生物学设计。 编辑丨王多鱼 该研究推出了一种 面向生成式生物学的高级编程语言—— Proto ，其能够跨多模态和尺度 （涵盖 DNA、RNA、蛋白质、配体及其相互作用） 编码 生成式设计任务。Proto 可直接将预测模型整合到生成式工作流中，研究团队利用这一点在人类细胞系中设 计并实验验证了可变剪接的内含子。Proto 原生支持多目标优化，能够设计出在合成蛋白-DNA 设计中实验 成功率领先的启动子-阻遏物对。结合 AI 智能体，Proto 还可通过自然语言指令实现复杂通路与调控逻辑的 定义。 此外，研究团队开源发布了 Pr ...