科技日报记者 王春
记者9月29日从上海交通大学获悉，“长江杯”2026全球AI蛋白质设计挑战赛于9月24日启动。大赛在上海市经济和信息化委员会、上海市科学技术委员会指导下，由上海交通大学、上海人工智能实验室、临港实验室、昌平实验室、香港中文大学、浙江大学、上海科学智能研究院、未来启点社区共同发起并主办，上海交通大学自然科学研究院承办，北京大学化学与分子工程学院、清华大学化学工程系、中国科学技术大学生命科学与医学部、复旦大学智能复杂体系实验室、西湖大学工学院、国家超级计算广州中心、上海仪电集团、科学智能战略科技力量联盟协办。
蛋白质承担催化、识别、信号传递等大量生命功能，其性能由氨基酸序列决定。一条仅100个氨基酸的蛋白质，理论序列组合高达20的100次方种，传统设计方法难以遍历。AI能从海量数据中学习序列、结构与功能规律，更快找到候选设计。以上海交通大学洪亮教授团队构建的全球最大蛋白质数据集Venus-Pod为例，该数据集包含数百亿条序列、几十亿个功能标签，涵盖从马里亚纳海沟、火山口等极端环境采集的耐高温、耐强压、耐强酸强碱蛋白质，基于此训练的Venus模型可快速优化改造蛋白质。
不过，AI设计结果并非终点。一个AI设计的蛋白质能否被合成、稳定表达并实现预期功能，最终仍要走进实验室检验。本届大赛以真实科学问题为牵引，将大规模湿实验验证引入核心环节，通过统一赛题、标准化实验和真实数据评价，让全球不同团队、不同模型、不同技术路线的设计在同一实验体系下接受检验。
赛事设置多个蛋白质设计靶点，聚焦纳米抗体（VHH）或迷你结合蛋白（minibinder）从头设计。VHH是“抗体的最小作战单元”，分子量仅常规抗体的十分之一左右，在药物与诊断领域应用广泛；minibinder则是从零设计的蛋白质，代表当前从头设计蛋白质的重要方向。
AI完成从头设计后，组委会将对经统一流程筛选后的不少于5000个候选蛋白免费开展湿实验验证，包含表达、纯化、检测步骤，以真实实验结果作为评价优胜团队的重要依据，并沉淀实验数据，为不同算法横向比较和AI蛋白质设计Benchmark建设提供基础，探索从“AI设计”走向“自动化实验验证”的科研闭环。
据悉，大赛面向全球高校、科研院所、企业及跨学科团队开放，鼓励人工智能、计算生物学、结构生物学、蛋白质工程等领域科研人员协作，设置总额100万元人民币奖金。赛事将汇聚AI、生命科学、工程与实验平台等多方力量，探索跨机构、跨学科协同攻关的新型科研组织方式，为原创算法验证、青年人才培养和前沿技术突破提供长期支撑。
（受访单位供图）
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