从快照到交响曲：蛋白质预测从静态结构到生成动态与多模态相互作用的演进
计算机视觉与模式识别
2026-03-20 v1
摘要
蛋白质折叠问题已被人工智能彻底改变，正在从静态结构预测演进向动态构象集合建模和复杂生物分子相互作用。本综述系统性地检视了人工智能驱动的蛋白质科学在五个相互关联维度上的范式转变：统一的多模态表示整合序列、几何和文本知识；通过MSA免费架构和全原子复合物建模细化静态预测；包括扩散模型和流匹配在内的生成框架，捕获与热力学构象分布一致的构象分布；预测跨蛋白-配体、蛋白-核酸和蛋白-蛋白复合物的异构相互作用；以及功能推断适度景观、突变效应和文本引导属性预测。我们批判性地分析当前瓶颈，包括数据分布偏差、有限的机制可解释性以及几何指标与生物物理现实之间的脱节，同时指明未来方向，朝着物理一致的生成模型、多模态基础架构和实验闭环系统发展。这种方法论的变革标志着人工智能从结构分析工具向能够理解并最终重写生命动态语言的通用模拟器转型。
引用
@article{arxiv.2603.18505,
title = {From Snapshots to Symphonies: The Evolution of Protein Prediction from Static Structures to Generative Dynamics and Multimodal Interactions},
author = {Jingzhi Chen and Lijian Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.18505},
year = {2026}
}
备注
17 pages, 4 figures