据Ars Technica 10月27日报道，一个以中国为基地的大型研究合作团队开发出一款蛋白质设计工具，用户可用自然语言提示生成具有指定功能的蛋白质；另一项公告显示，Hugging Face正在托管一款在DNA层面完成类似工作的工具。

传统蛋白质设计工具虽日趋成熟，但使用者仍需对蛋白质结构有深入理解，包括掌握酶的作用机制，具体到催化区域中特定氨基酸的位置，以及同样占据该区域的水分子。只有先指定这些信息，工具才能围绕目标构建蛋白质的其余部分。Ars Technica称，新工具试图把这一过程带给更广泛的用户：输入自然语言提示，工具便据此产出符合功能要求的蛋白质。

报道同时给出谨慎判断：若以能否得到“可工作的蛋白质”衡量，成功率可能不高；但研究者仍能完成任务。文章将这种设计方式类比为“氛围编程”进入蛋白质设计，前提是使用者能进入实验室，从数十个失败设计中筛选出可用方案。报道没有披露工具名称、测试规模或成功率数字。

在另一项公告中，Hugging Face表示其平台正在托管一款在DNA层面执行类似任务的工具。Ars Technica将两项进展并列呈现，但未说明它们之间是否存在技术或团队关联，也未提供DNA层面工具的独立性能数据。