ProtChat：融合大语言模型与蛋白质语言模型的自动化蛋白质分析工具

近年来，大语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得了巨大进展，极大地提升了人机交互的效率和精准度。而在计算生物学中，蛋白质序列被类比为自然语言，基于此的蛋白质大语言模型（PLLMs）也应运而生。然而，PLLMs的应用往往需要复杂的预处理和脚本开发，这使得非计算背景的研究人员难以充分利用其潜力。针对这一问题，华中科技大学的研究团队提出了一种名为ProtChat的AI多智能体系统，旨在通过整合GPT-4和多种PLLMs，实现自动化蛋白质分析，降低使用门槛，提升研究效率。

ProtChat是一个基于GPT-4和多种蛋白质大语言模型（如ESM和MASSA）的多智能体系统，旨在简化蛋白质分析流程，降低使用门槛，并为研究人员提供一个高效的自动化工具。

ProtChat的设计与架构

ProtChat 的核心思想是将 GPT-4 的自然语言处理能力与 蛋白质大语言模型（PLLMs） 的蛋白质语义理解能力相结合。通过这种整合，ProtChat 能够自动化执行复杂的蛋白质分析任务，如蛋白质属性预测、蛋白质-药物相互作用预测等。

1. 多智能体架构：分工协作

ProtChat 的系统架构由四个主要智能体组成：
– User Proxy：负责接收用户输入的任务指令，并将其传递给其他智能体。
– Inference：调用PLLMs（如ESM和MASSA）进行蛋白质数据分析，生成推理结果。
– Evaluation：根据推理结果计算任务的相关指标，如准确率、ROC曲线等。
– Visualization：将评估结果可视化，生成图表等输出。

这些智能体通过 Chat Manager 进行协调，动态选择所需的工具并执行任务，整个过程高度自动化。

2. 工作流程：从任务输入到结果可视化

ProtChat 的工作流程通过一个具体的 激酶任务 进行了演示：
1. 用户输入：用户通过 User Proxy 输入任务指令，指定数据文件和任务类型。
2. 推理：Inference 智能体调用PLLM（如MASSA）对蛋白质数据进行分析，生成推理结果。
3. 评估：Evaluation 智能体根据推理结果计算任务的相关指标。
4. 可视化：Visualization 智能体将评估结果可视化，生成图表。

整个过程自动化，用户只需输入指令，系统会自动完成分析、评估和可视化。

ProtChat的应用场景

ProtChat 的应用场景涵盖了蛋白质科学的多个关键领域：
– 蛋白质属性预测：如蛋白质稳定性、荧光强度、远程同源性等。
– 蛋白质-药物相互作用预测：预测蛋白质与药物之间的相互作用，助力药物筛选和设计。
– 蛋白质-蛋白质相互作用预测：预测蛋白质之间的相互作用，揭示复杂的生物网络。

实验结果：自动化与准确性

实验表明，ProtChat 能够自动化处理复杂的蛋白质分析任务，且结果具有较高的准确性。通过与PLLMs（如ESM和MASSA）的集成，ProtChat 在多个下游任务中表现良好，尤其是在蛋白质-药物相互作用和蛋白质-蛋白质相互作用预测方面。

未来研究方向

ProtChat 的成功应用展示了LLMs和PLLMs在蛋白质科学中的潜力，同时也为未来的研究提供了新的思路：
– 指令设计的精确性：为了确保LLMs和PLLMs的有效集成，任务指令的设计需要非常精确，以确保模型能够正确理解和执行任务。
– 基础模型的选择：选择合适的LLM和PLLM基础模型对于任务的成功至关重要。GPT-4 被选为LLM基础模型，而PLLM的选择则取决于任务的具体需求。
– 药物发现中的应用：ProtChat 在药物发现和分子生物学中的应用潜力较大，能够加速新药的开发和分子途径的探索。

代码与数据：开源共享

ProtChat 的代码和数据已公开在 GitHub 上，研究人员可以自由访问和使用：
– GitHub 地址：github.com/SIAT-code/ProtChat

通过开源，ProtChat 为科研社区提供了一个实用的工具，鼓励更多的研究人员参与到这一领域的研究中，推动蛋白质科学的进一步发展。

总结

ProtChat 通过整合GPT-4和蛋白质大语言模型，成功地将自然语言处理能力与蛋白质领域的专业知识相结合，提供了一个高效的自动化蛋白质分析工具。该系统简化了复杂的蛋白质分析流程，并为未来的生物信息学和药物发现研究提供了新的可能性。

随着人工智能技术的不断进步，ProtChat 有望在药物发现、分子生物学等领域发挥更大的作用，推动科学研究的自动化和智能化。

参考文献：
– Huang, H., Shi, X., Lei, H., Hu, F., & Cai, Y. (2025). ProtChat: An AI Multi-Agent for Automated Protein Analysis Leveraging GPT-4 and Protein Language Model. Journal of Chemical Information and Modeling, 65(1), 62-70.