计算模拟全新多肽：在自然法则框架下的定向创造与拓展

计算模拟产生的全新多肽，既非纯粹的 “自然揭示”，也非绝对的 “凭空创造”，而是在自然规则指导下，对人类已知生物化学空间的定向拓展与创造。

这一结论的得出，可通过对比 “揭示自然可能” 与 “人类纯粹创造” 两种视角，深入理解计算模拟多肽的本质内核：

视角

核心理念

关键论据

揭示自然可能

所有可能的、稳定的多肽结构本就存在于 “化学可能性宇宙” 中，计算只是帮助我们发现它们

1. 遵循自然法则：计算模拟完全基于已知的物理化学原理（如分子力场、量子力学）

2. 受限于自然：其折叠、与靶点的结合方式，必须符合自然界的相互作用规律

3. 验证即存在：一旦被合成并在实验中被证明稳定、有效，它就成为自然界 “可能存在” 的一个实例

人类纯粹创造

这些序列在自然进化中从未出现，是人类用智慧和工具全新设计的产物

1. 主动设计：目标是解决特定问题（如靶向某个蛋白口袋），是高度目的性的工程

2. 探索未知空间：计算能力允许我们系统性地探索自然进化未曾踏足的、非直观的序列区域

3. 超越进化：无需经历自然选择的漫长优化过程，可直接设计出在自然界进化压力下未必会出现、但对人类疾病有奇效的分子

科学实践：两种视角的融合与拓展

在实际科研场景中，上述两种视角并非对立，而是深度融合。

《美国国家科学院院刊》（PNAS）曾刊载一项研究成果：科研人员利用人工智能技术设计出全新抗菌肽，这类多肽在自然界中并无对应物，但其结构与已知天然抗菌肽存在共性。这一案例清晰证明，人类在计算模拟多肽的过程中，是在自然规则划定的 “游乐场” 内，系统性探索那些被自然进化 “忽视” 或 “未触及” 的领域。

从本质上看，计算模拟是在 “阅读” 自然的规则手册（物理化学原理）后，动手 “编写” 新的、合理的 “句子”（多肽序列）。

设计策略的哲学光谱：从 “揭示” 到 “创造” 的梯度分布

这种融合关系，在计算模拟多肽的三种主要设计策略中体现得更为清晰，呈现出一条从偏向 “揭示” 到接近 “创造” 的哲学光谱：

从头设计：最接近 “创造” 的一端。科研人员给定目标三维结构或功能（如 “紧密结合某病毒蛋白”），从零开始生成全新多肽序列。这类产物大概率是自然进化从未产生的，但它们能形成稳定构象的特性，本身就是自然法则允许其存在的证明。
基于天然模板的理性设计：更偏向 “揭示” 的一端。通过分析天然多肽的结构 - 功能关系，对关键位点进行突变，以此优化多肽性能，比如增强稳定性、降低免疫原性。这一过程，本质是探索天然模板周围的 “生物化学可能性空间”。
虚拟筛选与 AI 生成：位于光谱的中间地带。借助技术手段从海量虚拟多肽库中筛选候选序列，或由人工智能模型自主生成新序列。AI 模型虽从自然数据中学习规律，但其生成的新颖序列组合，往往超出人类直觉范畴，可视为对自然可能性空间的一次 “高效测绘与填充”。

结论与启示：开启药物研发 “按需定制” 新时代

综上，计算模拟全新多肽的哲学意义在于：它以自然法则为边界和工具，实现了人类认知与实践能力的重大拓展。

这一技术突破，对药物研发领域的启示具有革命性意义：人类不再仅仅是从自然界 “筛选” 药物，而是迈入 “按需定制” 药物的全新阶段。例如，为难以成药的靶点 “量身定做” 特异性结合肽，或设计在人体内更稳定、靶向性更强的治疗分子。

这种 “定向创造” 的能力，正是破解药物研发 “内卷” 困局、满足未竟临床需求的关键所在，更将催生出具有全球竞争力的源头创新成果。

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