深度学习助力蛋白质设计从头设计蛋白质已经成熟为一种实用的工具，投范围用于生成定制的酶和其他蛋白质。
在这背后，资成造深度学习功不可没。
其中，立布科路制“基于序列”的算法使用大型语言模型，能够像处理包含多肽“单词”的文档一样，通过处理蛋白质序列辨别出真实蛋白质结构背后的模式。
例如西班牙巴塞罗那分子生物学研究所开发的ZymCTRL，局未技公经营能利用序列和功能数据设计出天然酶。
含集基于结构的算法也不遑多让。
美国华盛顿大学研究团队使用RFdiffusion设计的新蛋白质可与目标表面“完美吻合”，成电而更新版本的RFdiffusion能使设计者计算蛋白质的形状，成电为编码酶、转录调节剂、制造功能性生物材料等开辟了新途径。