近年来，蛋白互作AI模型在生物医学领域取得了显著进展，从技术到应用都得到了广泛关注。技术方面，深度学习、图神经网络等先进算法被应用于蛋白互作预测，提高了预测的准确性和效率。大规模蛋白质组学数据集的积累为模型训练提供了丰富的数据资源。应用方面，蛋白互作AI模型在药物发现、疾病诊断、基因编辑等领域展现出巨大潜力。通过预测蛋白互作网络，可以识别潜在的药物靶点，加速新药研发；通过分析疾病相关的蛋白互作变化，可以辅助疾病诊断和治疗；通过预测基因编辑后的蛋白互作变化，可以优化基因编辑效果。蛋白互作AI模型还可以用于蛋白质功能预测、蛋白质复合体识别等研究。随着技术的不断进步和数据的不断积累，蛋白互作AI模型将发挥更加重要的作用，为生物医学研究提供强有力的支持。
蛋白质作为生命活动的执行者，其相互作用（蛋白互作）在细胞功能、信号传导、疾病发生等生物过程中扮演着核心角色，随着基因组学和蛋白质组学数据的爆炸性增长，以及计算能力的飞跃，人工智能（AI）技术在解析蛋白互作领域展现出了巨大潜力，本文旨在综述当前蛋白互作AI模型的主要类型、技术特点、应用实例及未来展望，以期为该领域的进一步研究提供参考。
一、蛋白互作AI模型的类型
1、基于序列的预测模型：这类模型利用蛋白质序列的相似性或进化信息，通过机器学习算法（如支持向量机、随机森林）预测蛋白互作的可能性，它们能够快速处理大规模数据集，但受限于序列信息的有限性和序列-功能关系的复杂性。
2、基于结构的预测模型：利用蛋白质的三维结构信息，如蛋白质-蛋白质对接（PPI）模拟，来预测互作界面和亲和力，深度学习方法，尤其是卷积神经网络（CNN）和图神经网络（GNN），在此类模型中表现出色，能够捕捉复杂的空间关系。
3、基于网络的方法：通过分析蛋白质相互作用网络（PIN），如蛋白质共表达、共定位、共复合体等数据，构建网络模型来预测新的蛋白互作，这类方法包括但不限于网络嵌入技术（如Node2Vec）、图卷积网络（GCN）等，能够捕捉全局和局部的相互作用模式。
二、技术特点与应用实例
精准医疗：AI模型在识别疾病相关蛋白互作方面展现出高精度，帮助开发新型药物靶点，通过分析乳腺癌相关基因的蛋白互作网络，研究人员能够识别出潜在的治疗干预点。
生物信息学研究：在基因组学和转录组学数据分析中，AI模型能够快速筛选出关键蛋白互作对，加速对基因调控机制的理解，利用深度学习算法解析酵母细胞周期中的蛋白互作网络，揭示了调控细胞分裂的关键路径。
药物发现与开发：AI驱动的蛋白互作预测加速了新药的开发过程，通过模拟药物分子与靶标蛋白的相互作用，科学家们能够设计出更有效的药物候选物，减少实验试错成本和时间。
三、挑战与未来展望
尽管蛋白互作AI模型取得了显著进展，但仍面临诸多挑战：数据质量与多样性、算法的泛化能力、计算资源的有效利用等，随着深度学习、强化学习等技术的不断进步，以及多组学数据的整合分析，蛋白互作AI模型将更加精准和高效。
跨模态融合：结合基因表达、蛋白质结构、表观遗传等多种数据源，利用多模态学习方法提升预测的准确性和可靠性。
可解释性增强：开发具有高可解释性的AI模型，使预测结果更易于生物学家理解，促进实验验证的效率。
实时预测与动态模拟：利用实时基因测序和单细胞测序技术，结合动态网络模型，实现细胞内蛋白互作的实时监测和预测，为疾病早期诊断和治疗提供新策略。
蛋白互作AI模型作为连接生物学实验与理论研究的桥梁，正逐步成为解析生命奥秘的重要工具，通过融合多学科知识、优化算法设计和提升数据质量，这些模型不仅在基础研究领域展现出巨大潜力，也在药物发现、精准医疗等实际应用中展现出革命性的影响，随着技术的不断成熟和跨学科合作的加深，蛋白互作AI模型将开启生命科学研究的全新时代，为人类健康和疾病治疗带来前所未有的突破。
