AI生成式模型设计DNA折纸，可还原任意形状

你或许曾在网络上看到过形似小狗、星星，甚至像《蒙娜丽莎》的微型图案——如果这些图案只有纳米级别大小，你可能会以为自己瞥见了一盘造型奇特的迷你意面。实际上，这是韩国科学家利用一种名为“DNA折纸”的技术，将遗传物质弯曲成各种形状。这项技术本身难度颇高，设计一条能折叠成特定形态的DNA链需要大量繁琐的人工计算。不过，这群富有创意的研究者最近找到了一个解决方案：借助生成式AI，让整个过程变得轻松许多。

这个AI模型名为Generative SNUPI（全称“结构核酸编程接口”，名字灵感取自小猎犬Snoopy），由首尔国立大学和汉阳大学的研究团队共同打造。其研究成果已被《自然·通讯》接收发表。简单来说，你只需告诉它你想要的形状——哪怕是《蒙娜丽莎》那样复杂的轮廓，模型不仅能依照形状描边，还会根据DNA的化学规则，自动计算出哪些未配对的DNA链应如何排列，最终让分子力自行驱动链条折叠成你想要的形状。这不仅仅是画一个轮廓那么简单，而是“真的能在现实世界中生成实物”。

实际上，DNA折纸这门技术已有近二十年的历史。潜在的应用领域十分广泛，从纳米机器人到与细胞交互的治疗性结构，未来应用场景极具吸引力。然而，长期以来，设计这种结构的过程不仅费时费力，成本也高昂得惊人，严重拖慢了整个领域的发展步伐。

首尔国立大学的博士研究生全京华直言不讳：“传统方法要求你具备专业知识、理论背景以及实操经验，才能设计出所需的纳米结构。”在这个过程中，人们需要一边运行算法，一边反复调整结果，直到形状达标且结构足够稳定。但有了Generative SNUPI之后，理论上，用户可以直接从绘制一个形状，跳转到DNA的实物组装——中间那些繁琐的环节，全部由AI包揽。

卡内基梅隆大学的机械工程学教授丽贝卡·泰勒虽未参与此项研究，但她给出了一个重要的点评：“整个领域的发展，既依赖工具，也取决于工具的水平。当一种新工具带来新技术、新能力时，对领域而言就是一次重大突破。”

日常使用Generative SNUPI的操作流程相当有趣。你只需输入一个目标形状——可以是复杂弯曲的轮廓，比如一只小狗的脸，也可以是简单的几何图形。然后，模型会利用扩散模型来处理：先给输入的形状添加大量噪声，再通过优化过程，将其转化为DNA形式的输出。这种扩散模型正是DALL-E和Midjourney等图像生成平台的核心技术。

泰勒对这个过程做了一个生动的比喻：“就像小时候做手工——先用胶水装饰，再撒上闪粉。”当噪声被去除，也就是“抖掉闪粉”之后，最终的设计方案便呈现出来。“他们实际上是在说‘用DNA填充我给的轮廓’，但他们还懂得DNA是如何结合在一起的——这才是模型真正被训练的核心所在。”

Generative SNUPI返回DNA序列后，研究人员会合成一系列短链DNA（称为“钉链”），再用生物方法准备一条长链DNA（称为“骨架链”）。这些钉链将骨架拉在一起，最终定型。全京华的比喻非常通俗：“这和用订书钉固定纸张非常相似。”整个过程依赖DNA碱基互补配对完成：鸟嘌呤与胞嘧啶结合，腺嘌呤与胸腺嘧啶结合。每一个碱基的精确位置，都是Generative SNUPI在设计阶段就规划好的。

首尔国立大学的机械工程学助理教授金度允提到，研究团队虽然成功制备出多种DNA折纸结构，但一开始有些结构未能保持形状。他解释说：“这并不是Generative SNUPI出了错，而是我们画的形状本身在结构上就不稳定。”因此，团队特地在进行DNA序列设计之前，增加了一个预判输入形状结构稳定性的步骤。

为了进一步拓展Generative SNUPI的实际应用场景，金度允表示，DNA折纸设计需要比现有模型能生成的更加灵活。一旦这一点得到突破，未来在药物递送和免疫治疗等医疗领域，这种纳米结构就有机会发挥重要作用。而这些场景的特点，恰恰是需要结构具备动态灵活性。

金度允说：“大多数分子结构都是动态的，能响应外部刺激，重新构型，从而执行特定功能。因此，我们计划在未来的研究中，将现有成果拓展到动态可重构结构的设计领域。”

Q&A

Q1：Generative SNUPI是什么？它能干什么？

A：Generative SNUPI是首尔国立大学和汉阳大学联手开发的生成式AI模型，全称是“结构核酸编程接口”。它可以依据你指定的任意形状，自动生成一套能让DNA在实际中折叠成型的序列方案。这样一来，设计DNA折纸的门槛和人工成本就大大降低了。

Q2：DNA折纸技术能用在哪些地方？

A：DNA折纸技术已有二十年历史，应用前景非常广泛，包括纳米机器人、药物递送系统，以及能与细胞互动的治疗性结构。但当前在动态柔性上还存在局限。研究团队未来计划开发能响应刺激、动态重构的柔性结构，以满足药物递送和免疫治疗等医疗场景的需求。

Q3：Generative SNUPI用的什么技术？

A：它的核心是扩散模型，和DALL-E、Midjourney这些AI图像生成平台类似。模型先给目标形状添加噪声，然后优化处理，最终生成对应的DNA碱基序列。这套序列考虑了DNA碱基互补配对的化学规则，能让合成后的DNA链自行折叠成与目标形状高度吻合的纳米结构。

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