可编程生物学旨在理性设计生命系统，超越传统研发限制。EDEN模型通过学习自然进化数据，提炼生物设计原则，推动生物工程进入可预测编程阶段。该模型在基因治疗和抗菌肽设计等领域展现出强大能力，验证了其作为统一生物设计引擎的潜力。
1928年青霉素的发现开启了抗菌新纪元，但抗生素耐药性问题日益严重。宾夕法尼亚大学筛选出386种新型抗菌肽，其中91.4%显示出强效抗菌活性，为新抗生素研发提供了新思路。
本研究提出OmegAMP框架，旨在提高深度学习抗菌肽（AMP）发现的命中率和可控性。该框架结合扩散生成模型和低维嵌入，能够精确生成具有特定物理化学特性和活性谱的AMP，推动抗菌药物抗性研究的发展。
浙江大学和南方医科大学的研究团队开发了AMP-Designer，利用大型语言模型（LLM）在48天内设计出有效的抗菌肽（AMP），成功率高达94.4%。该方法结合先进的机器学习技术，针对抗生素耐药性问题，展示了在特定细菌上设计AMP的潜力。
世界卫生组织预测，到2050年，抗生素耐药性感染将导致每年1000万人死亡。山东大学研究团队结合潜在扩散模型与分子动力学，成功设计出多样性高的抗菌肽（AMPs），实验表明其对耐药性真菌有效，未来可拓展至其他功能性肽的设计。
本文探讨了利用机器学习框架筛选新型抗菌肽（AMP）的方法，强调了循环神经网络和图形过滤器的应用，显著减少实验次数和时间成本。同时，介绍了多种基于Transformer的模型在抗癌肽和功能性肽预测中的成功应用，展示了深度学习在化学信息学领域的潜力。
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