IT之家 El 19 de octubre, se informó que se puede diseñar el sistema de inteligencia artificial generativa de proteínas y ácidos nucleicos RFdiffusion3 mediante la combinación de un único átomo. El diseño detallado del sistema ya fue publicado oficialmente. Con las proteínas nuevamente diseñadas por RFdiffusion3, es posible lograr las funciones esperadas en reacciones químicas reales.
Un equipo de investigación internacional formado por instituciones como la Universidad de Washington en Estados Unidos, la Universidad de Oxford en el Reino Unido y NVIDIA, construyó un sistema que permite modelar un único átomo y se utiliza para diseñar proteínas y ácidos nucleicos. Los resultados de la investigación fueron publicados en la revista internacional Science el día 16, hora local.
IT Home observó que el equipo de investigación abrió la fuente RFdiffusion3 el 3 de diciembre de 2025. El artículo publicado en 《Science》 explica en detalle los principios de diseño de RFdiffusion3.
La investigación en proteínas basada en la inteligencia artificial ha pasado de predecir la estructura tridimensional de las proteínas existentes a desarrollar nuevas proteínas con una estructura y función específicas.
El profesor David Baker, de la Universidad de Washington, es el autor correspondiente de este estudio RFdiffusion3. Recibió el Premio Nobel de Química en 2024 por sus contribuciones en el uso de computadoras para predecir las estructuras de proteínas. Una de las contribuciones más destacadas de Baker es el desarrollo del sistema de inteligencia artificial para la predicción de estructuras de proteínas, RosettaFold.
RFdiffusion1, lanzado en 2023, y RFdiffusion2, lanzado en 2025, se desarrollaron basándose en la red de predicción estructural utilizada por RosettaFold.
RFdiffusion utiliza un modelo de difusión para determinar la posición de los aminoácidos, lo que permite diseñar proteínas. El modelo de difusión es un tipo de modelo de inteligencia artificial que aprende las reglas de distribución de los datos existentes y, a continuación, genera nuevos datos.
RFdiffusion3 se desarrolló basándose en la arquitectura de red de otro programa de predicción de estructura de proteínas, AlphaFold3. RFdiffusion3 puede representar un único aminoácido con hasta 14 átomos, y diseña estructuras de proteínas completamente nuevas ajustando directamente las coordenadas tridimensionales de cada átomo.
El equipo de investigación utilizó este sistema para diseñar con precisión los puntos de activación de las enzimas, las cuales pueden catalizar diversas reacciones químicas. Las enzimas son proteínas y son catalizadores biológicos que aumentan la velocidad de reacción de las diversas reacciones químicas en el cuerpo biológico.
Cuando los investigadores no solo especifican la posición de los átomos necesarios para la reacción, sino también establecen las condiciones para la formación de enlaces hidrógeno y el rango de distribución de ciertos átomos dentro de la proteína, RFdiffusion3 puede generar una estructura de proteína que cumpla con todas las condiciones restringidas.
Los investigadores seleccionaron 41 sitios activos de enzimas existentes para comparar su efecto de diseño. Los resultados mostraron que, en 37 grupos de pruebas, RFdiffusion3 tenía un rendimiento superior al de RFdiffusion2. La velocidad con la que genera la estructura de proteínas es aproximadamente diez veces mayor que la de RFdiffusion2.
Las enzimas de degradación de fosfato peróxido y las enzimas de clivaje de péptidos diseñadas por RFdiffusion3 completaron con éxito las reacciones químicas esperadas en experimentos reales. El equipo de investigación afirmó: “En el futuro, RFdiffusion3 será ampliamente utilizado en diversas tareas de diseño de moléculas biológicas y en campos aplicados relacionados”.
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