腺相关病毒（Adeno-Associated Virus，AAV）是当下基因治疗领域的主旋律。目前临床上使用的大多数重组AAV衣壳，它们在氨基酸序列和生物特性上与天然AAV密切相关，甚至完全相同。这类自然选择的衣壳，在许多目标组织中显示出有限的细胞靶向特异性和较低的体内转导效率，特别是静脉注射后。究其缘由，主要是因为衣壳在参与治疗时没有得到优化。对于天然的AAV衣壳，其固有的免疫原性会对治疗的安全性和疗效产生一定的影响。而人体预先存在的体液免疫和细胞免疫也会限制病人的疗法和疗效。为了解决这些问题，人们希望对AAV进行改造，目前获得新衣壳的方法包括挖掘衣壳的自然发生序列多样性、合理设计和定向进化。但是由于存在可能性的衣壳数量非常庞大，现有方法的筛选能力远远跟不上市场的需求，发现速度缓慢，产量也受到了限制，这也正是我们希望借助人工智能技术来辅助AAV设计的原因。