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AI賦能生物制造場景創(chuàng)新方興未艾
2025-10-27 18:07:05
來源:中國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)導(dǎo)報(bào)  作者: 李洋

? 本報(bào)記者 李洋

在近日舉辦的2025中國生物制造科技創(chuàng)新論壇上,高校、科研院所與企業(yè)專家共同探討人工智能(AI)等新技術(shù)如何從技術(shù)工具升級為產(chǎn)業(yè)重構(gòu)力量,推動(dòng)生物制造從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)邁向理性設(shè)計(jì),從實(shí)驗(yàn)室樣品走向工業(yè)化產(chǎn)品。

生物制造的本質(zhì)是利用微生物細(xì)胞或酶作為“工廠”轉(zhuǎn)化原料,但傳統(tǒng)研發(fā)面臨細(xì)胞代謝難控、活性物質(zhì)發(fā)現(xiàn)低效、工藝優(yōu)化周期長三大瓶頸。近年來,新技術(shù)的介入,正從底層技術(shù)層面破解這些難題。

武漢大學(xué)人工智能學(xué)院教授胡黔楠介紹說,當(dāng)前他們團(tuán)隊(duì)正在打造生物制造領(lǐng)域AGI(通用人工智能)大模型。該模型作為“一站”式AI驅(qū)動(dòng)生物學(xué)創(chuàng)新系統(tǒng),能夠像人一樣思考,全鏈路賦能合成生物制造智能化發(fā)展。在做生物制造相關(guān)研發(fā)時(shí),可以隨時(shí)把問題輸入軟件,系統(tǒng)就會像“老師”一樣給予回答,比如問酶改造的策略,系統(tǒng)就會回答酶的功能,以及基于結(jié)構(gòu)、基于機(jī)器學(xué)習(xí)等改造方法。

胡黔楠指出,當(dāng)前生物制造領(lǐng)域存在巨大發(fā)展空間:99%的分子不含生物制造工藝,可能有70%的產(chǎn)品可以通過生物制造,而現(xiàn)在不到1%。

此種情況下,應(yīng)該如何打通發(fā)展路徑?

胡黔楠認(rèn)為,可以針對某些產(chǎn)品,把沒有合成途徑的分子深度合成途徑制造出來,這是AI在生物制造領(lǐng)域應(yīng)用比較重要的方面。以前人們做實(shí)驗(yàn)或者做生物合成,還是憑人的思維去做,未來可能就要基于硅基的計(jì)算,用AI模型思維方式來做。

談及AI賦能生物制造的優(yōu)勢,胡黔楠以發(fā)酵場景為例進(jìn)行說明。他指出,采用智能化辦法進(jìn)行發(fā)酵過程決策,能夠省掉60%以上時(shí)間與金錢投入,從立項(xiàng)到選品一直到產(chǎn)品合成途徑,系統(tǒng)都能實(shí)現(xiàn)一體化構(gòu)建。

“AI技術(shù)的賦能正成為推動(dòng)醫(yī)藥健康產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)鍵因素。”清華大學(xué)化工系生物化工研究所所長,清華大學(xué)深圳國際研究生院生物醫(yī)藥與健康工程研究院教授、常務(wù)副院長邢新會分享了AI賦能醫(yī)藥健康產(chǎn)品的功能發(fā)現(xiàn)與生物制造方面的研究成果。邢新會團(tuán)隊(duì)將多組學(xué)數(shù)據(jù)、蛋白結(jié)構(gòu)信息與AI分子模擬結(jié)合,搭建“從生物資源到活性肽”的技術(shù)路線。他們從廣西巴馬火麻仁中鑒定出1380種蛋白,構(gòu)建5000條多肽庫;從湖南養(yǎng)殖大鯢中發(fā)現(xiàn)可修復(fù)腎損傷的三功能肽。這些過去依賴“碰運(yùn)氣”的發(fā)現(xiàn),如今通過AI靶點(diǎn)對接與虛擬篩選,效率提升數(shù)百倍。

在藥物研發(fā)與遞送領(lǐng)域,AI推動(dòng)核酸藥物實(shí)現(xiàn)“彎道超車”。中國科學(xué)院過程工程研究所研究員袁野團(tuán)隊(duì)針對核酸藥物靶點(diǎn)模糊、分子設(shè)計(jì)復(fù)雜、遞送效率低的痛點(diǎn),開發(fā)基于ChatGPT的RNA(核糖核酸)大模型,整合數(shù)十億條RNA序列預(yù)測非編碼RNA潛在靶點(diǎn);構(gòu)建AI+高通量編碼遞送系統(tǒng),通過RNA序列標(biāo)記不同載體,一次性完成動(dòng)物體內(nèi)篩選。這些技術(shù)不僅將核酸藥物研發(fā)周期從數(shù)年縮短至數(shù)月,還打破了國外在遞送系統(tǒng)“卡脖子”的壟斷,為國產(chǎn)創(chuàng)新藥開辟新路徑。

在細(xì)胞工廠構(gòu)建領(lǐng)域,“理性設(shè)計(jì)”逐漸取代“試錯(cuò)篩選”。中國生物化工專委會秘書長,北京化工大學(xué)副校長、教授蘇海佳團(tuán)隊(duì)將微生物代謝網(wǎng)絡(luò)抽象為數(shù)學(xué)模型,通過MST(交互式可視化編程語言工具)平臺呈現(xiàn)代謝路徑,結(jié)合AI算法模擬單菌的酶約束、熱力學(xué)平衡,以及多菌體系的時(shí)間軸(生長與生產(chǎn)階段)與空間軸(微環(huán)境互作)。針對秸稈糖中葡萄糖與木糖的共利用難題,AI可精準(zhǔn)預(yù)測“分工菌種”的最優(yōu)比例與代謝路徑分割,原本需要數(shù)月的菌株改造縮短至幾周,茶氨酸、己酸等產(chǎn)品產(chǎn)量均突破文獻(xiàn)紀(jì)錄。

AI等新技術(shù)驅(qū)動(dòng)的生物制造已不止于實(shí)驗(yàn)室成果,正重塑產(chǎn)業(yè)格局,催生新商業(yè)模式與市場機(jī)遇。

品類拓展讓生物制造從“單一產(chǎn)品”走向“多元矩陣”。北京元育生物依托AI優(yōu)化的微藻發(fā)酵技術(shù),推出微藻植物奶,開發(fā)出低成本微藻外泌體;通過AI輔助的基因改造,雨生紅球藻蝦青素的發(fā)酵密度實(shí)現(xiàn)顯著提升,實(shí)現(xiàn)“農(nóng)業(yè)養(yǎng)殖”向“工業(yè)發(fā)酵”跨越。

北京理工大學(xué)研究員呂波團(tuán)隊(duì)利用其開發(fā)的生物逆合成軟件,將甘草三萜的合成路徑拆解為“環(huán)化-氧化-糖基化”模塊,通過設(shè)計(jì)最優(yōu)調(diào)控方案,產(chǎn)量實(shí)現(xiàn)大幅度提升;同時(shí),結(jié)合酵母底盤的食用安全性,推動(dòng)人參皂苷Ro等藥用成分從植物提取轉(zhuǎn)向微生物發(fā)酵,實(shí)現(xiàn)“研發(fā)-中試-產(chǎn)業(yè)化”的快速銜接。這種“技術(shù)工具化-工具產(chǎn)品化-產(chǎn)品市場化”鏈條,讓生物制造擺脫“碎片”化創(chuàng)新,走向體系化突破。

盡管AI驅(qū)動(dòng)的生物制造已取得顯著進(jìn)展,但大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化仍需突破技術(shù)、產(chǎn)業(yè)的多重挑戰(zhàn)。技術(shù)上,AI模型的“可解釋性”不足,產(chǎn)業(yè)上,“實(shí)驗(yàn)室-生產(chǎn)線”的轉(zhuǎn)化鴻溝依然存在。

這些挑戰(zhàn)也是更廣闊的機(jī)遇。AI與生物制造的融合不斷加深,帶來的不僅是技術(shù)突破,更是一場產(chǎn)業(yè)革命。它讓生物制造從依賴自然資源的農(nóng)業(yè)化模式,轉(zhuǎn)向依賴智慧與數(shù)據(jù)的工業(yè)化模式;從高污染、高能耗的傳統(tǒng)制造,轉(zhuǎn)向綠色低碳的新質(zhì)生產(chǎn)力。正如與會專家所說,“生物制造的未來,是讓細(xì)胞按人類的‘指令’高效工作,而AI就是編寫這些‘指令’的核心語言。”在這場革命中,中國的科研團(tuán)隊(duì)與企業(yè)已占據(jù)先機(jī),未來有望在全球生物制造格局中占據(jù)主導(dǎo)地位,為“雙碳”目標(biāo)實(shí)現(xiàn)、人民健康保障與產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展注入強(qiáng)勁動(dòng)力。

編輯:韓夢晨
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