Evozyne使用NVIDIA預先訓練好的人工智慧(AI)模型，創造出兩種在醫療照護與潔淨能源方面具有巨大發展潛力的蛋白質。
在一篇合著論文中描述了該過程及其產生的生物構成原料。一個旨在治療先天性疾病，另一個則是用於消耗二氧化碳以減緩全球暖化。這些初步成果展現出科學家們找到一種能夠加快開發藥物及進行其他研發的新方法。
Evozyne公司共同創辦人、也是參與該合著論文的Andrew Ferguson表示，即使首次研發，AI 模型同樣能產生跟天然蛋白質一樣優質的合成蛋白質，這不僅鼓舞了我們團隊的士氣，也讓我們知道這個模型正確地學習了大自然的設計規則。
Evozyne使用NVIDIA的ProtT5執行整個專案。ProtT5是NVIDIA BioNeMo裡的部分Transformer模型，用於協助醫療照護領域創建 AI 模型的軟體架構與服務。NVIDIA的Transformer模型讀取蛋白質中的數百萬種氨基酸序列的技術就像學生讀書一樣，都是使用神經網路來理解文字的意涵。藉由這樣的方式，它能進一步了解與掌握大自然是如何組成這些強大生物的。然後，該模型能夠接著預測要如何配合Evozyne，進而找出解決的功能以生成新的蛋白質。
機器學習有助於一一排查可以使用的海量蛋白質序列，並有效地識別出最有用的序列。傳統的蛋白質生成方式稱為定向進化，用的是一種碰運氣的緩慢方法，且通常一次只能改變幾個氨基酸的序列。相較之下，Evozyne的方法可以在同一輪中改變蛋白質裡半數以上的氨基酸。這相當於進行了數百次突變。Evozyne打算使用這個新進展來生成一系列的蛋白質，以用來對抗疾病和氣候變遷。