近日，Nature旗下期刊Nature Communications在线发表了题为“An enzyme-specific protein language model for catalytic property prediction”的研究论文。我校医学工程学院王冲博士为该论文的第一作者，医工学院为第一单位。我校王天云教授和于毅教授为共同通讯作者。该研究得到了国家自然科学基金委、河南省科技厅等项目的经费支持。

该研究提出了酶特异性基础模型EnzGFM，通过Mamba-Transformer混合架构与层次化预训练策略，更好地捕捉酶序列中的功能相关特征，在多项预测任务中同时提升了效率和准确性。基于该模型，研究进一步构建了EnzGFM-Agent，能够在较小候选突变体库中富集经实验验证的有益变体，从而减少湿实验筛选工作量，并在重组蛋白药物的主要表达系统（CHO）细胞进行了湿实验验证。总之，该研究提出了一种兼具效率与准确性的酶特异性蛋白质语言模型，并将计算预测与实验候选设计相结合，为酶功能分析等研究提供了新的方法支持。

据悉，Nature Communnications是Nature旗下综合性期刊，在2025年期刊分区表中为中国科学院大类分区1区TOP期刊，2026年度影响因子为18.1。