研究人员利用被称为大型语言模型的人工智能模型，在从蛋白质序列预测蛋白质结构方面取得了重大进展。然而，将这种方法应用于抗体已被证明更具挑战性，主要是由于这些蛋白质固有的高度可变性。 为了克服这一限制，麻省理工学院的研究人员开发了一种计算技术，使大型语言模型能够更准确地预测抗体结构。他们的工作可以使研究人员筛选数百万种可能的抗体，以确定那些可用于治疗SARS-CoV-2和其他传染病的抗体。