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? 本報(bào)記者 李洋

在近日舉辦的2025中國(guó)生物制造科技創(chuàng)新論壇上，高校、科研院所與企業(yè)專(zhuān)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(jí)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(zhǎng)三大瓶頸。近年來(lái)，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(shuō)，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(wèn)題輸入軟件，系統(tǒng)就會(huì)像“老師”一樣給予回答，比如問(wèn)酶改造的策略，系統(tǒng)就會(huì)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(guò)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(duì)某些產(chǎn)品，把沒(méi)有合成途徑的分子深度合成途徑制造出來(lái)，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(lái)可能就要基于硅基的計(jì)算，用AI模型思維方式來(lái)做。

談及AI賦能生物制造的優(yōu)勢(shì)，胡黔楠以發(fā)酵場(chǎng)景為例進(jìn)行說(shuō)明。他指出，采用智能化辦法進(jìn)行發(fā)酵過(guò)程決策，能夠省掉60%以上時(shí)間與金錢(qián)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?！鼻迦A大學(xué)化工系生物化工研究所所長(zhǎng)，清華大學(xué)深圳國(guó)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(zhǎng)邢新會(huì)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(huì)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(kù)；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(guò)去依賴“碰運(yùn)氣”的發(fā)現(xiàn)，如今通過(guò)AI靶點(diǎn)對(duì)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(chē)”。中國(guó)科學(xué)院過(guò)程工程研究所研究員袁野團(tuán)隊(duì)針對(duì)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(kāi)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(cè)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(guò)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(guó)外在遞送系統(tǒng)“卡脖子”的壟斷，為國(guó)產(chǎn)創(chuàng)新藥開(kāi)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(guó)生物化工專(zhuān)委會(huì)秘書(shū)長(zhǎng)，北京化工大學(xué)副校長(zhǎng)、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(guò)MST（交互式可視化編程語(yǔ)言工具）平臺(tái)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(zhǎng)與生產(chǎn)階段）與空間軸（微環(huán)境互作）。針對(duì)秸稈糖中葡萄糖與木糖的共利用難題，AI可精準(zhǔn)預(yù)測(cè)“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(chǎng)機(jī)遇。

品類(lèi)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(kāi)發(fā)出低成本微藻外泌體；通過(guò)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(kāi)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(guò)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(pán)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(chǎng)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(lái)的不僅是技術(shù)突破，更是一場(chǎng)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(huì)專(zhuān)家所說(shuō)，“生物制造的未來(lái)，是讓細(xì)胞按人類(lèi)的‘指令’高效工作，而AI就是編寫(xiě)這些‘指令’的核心語(yǔ)言。”在這場(chǎng)革命中，中國(guó)的科研團(tuán)隊(duì)與企業(yè)已占據(jù)先機(jī)，未來(lái)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。