浙江大学团队开发了去噪蛋白质语言模型（DePLM），通过去除无关进化信息，提高蛋白质优化和泛化能力。DePLM在突变效应预测中优于现有模型，并能有效泛化到新蛋白质。研究结合进化信息与实验数据，推动蛋白质工程发展。

本文介绍了一种名为LatProtRL的蛋白质优化方法，该方法利用强化学习在潜在空间中建模，避免局部最优解。研究表明，该方法在适应性优化任务中表现优异，生成的序列具有高适应性。此外，结合强化学习的药物设计策略在分子有效性和相互作用方面显示出显著改进，展现了在药物研发中的潜力。