2024年中國國際工業(yè)博覽會(huì)日前在國家會(huì)展中心（上海）舉行，AI賦能生物制造的最新成果成為展會(huì)的亮點(diǎn)之一。

據(jù)介紹，本次工博會(huì)吸引了全球28個(gè)國家和地區(qū)2600家參展商齊聚于此，展示包括新材料、智慧能源、工業(yè)自動(dòng)化、機(jī)器人等領(lǐng)域新質(zhì)生產(chǎn)力賦能工業(yè)發(fā)展的新技術(shù)、新成果。在生物制造展區(qū)，AI蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)領(lǐng)域的高科技企業(yè)分子之心的AI生物基礎(chǔ)設(shè)施，AI蛋白質(zhì)優(yōu)化設(shè)計(jì)平臺(tái)MoleculeOS和AI蛋白質(zhì)基礎(chǔ)大模型NewOrigin，以及與合成生物領(lǐng)域的龍頭企業(yè)凱賽生物共同打造的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用案例，成為展會(huì)的一大亮點(diǎn)。

NewOrigin大模型是分子之心自研的面向生物經(jīng)濟(jì)時(shí)代的基礎(chǔ)設(shè)施級(jí)底層大模型。它擁有百億級(jí)參數(shù)，學(xué)習(xí)了海量高度專業(yè)、復(fù)雜的多模態(tài)數(shù)據(jù)，可針對(duì)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用需求，在幾小時(shí)內(nèi)、甚至是分鐘級(jí)“定制”具有特定功能的各類蛋白質(zhì)，成功率高、普適性強(qiáng)、使用門檻低。MoleculeOS則是分子之心打造的面向AI時(shí)代的生物制造操作系統(tǒng)，融合NewOrigin大模型等分子之心自研的十余項(xiàng)全球領(lǐng)先算法，結(jié)合分子動(dòng)力學(xué)、量子化學(xué)等科學(xué)計(jì)算方法，一站式解決酶、抗體、多肽、小蛋白等各類蛋白質(zhì)的研究、設(shè)計(jì)難題，助力產(chǎn)業(yè)和用戶快速設(shè)計(jì)出具有特定功能的蛋白質(zhì)產(chǎn)品。

近年來，生物經(jīng)濟(jì)行業(yè)市場規(guī)模不斷快速增長，但傳統(tǒng)研發(fā)、生產(chǎn)方式背后的高成本、低成功率長期制約該領(lǐng)域發(fā)展。隨著AI在產(chǎn)業(yè)中的落地，傳統(tǒng)方法無法解決的產(chǎn)業(yè)難題有了全新的解決方案。以AI蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)技術(shù)為例，傳統(tǒng)方法成功率低，AI則可以從頭“發(fā)明”蛋白質(zhì)來滿足應(yīng)用需求。目前，分子之心已經(jīng)自研十余項(xiàng)全球領(lǐng)先的AI蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)技術(shù)，可基于小樣本、零樣本進(jìn)行精準(zhǔn)的蛋白質(zhì)優(yōu)化和設(shè)計(jì)，減少產(chǎn)業(yè)對(duì)高通量篩選的依賴，精準(zhǔn)生成抗體、酶、多肽、小蛋白等各種具備特定功能的蛋白質(zhì)。

2023年，分子之心獲得凱賽生物的戰(zhàn)略投資，雙方融合雙方優(yōu)勢AI和生物技術(shù)，聯(lián)合推進(jìn)AI技術(shù)在生物制造全流程的應(yīng)用探索。本屆工博會(huì)上，分子之心與凱賽生物亮出AI蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)技術(shù)落地產(chǎn)業(yè)的成果。借助AI蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)技術(shù)，雙方聯(lián)合優(yōu)化某個(gè)涉及行業(yè)瓶頸的關(guān)鍵蛋白，不到半年時(shí)間，AI設(shè)計(jì)的酶蛋白結(jié)構(gòu)使菌種產(chǎn)率相對(duì)野生菌提高了5倍。

據(jù)了解，凱賽生物在生物制造理論技術(shù)、產(chǎn)業(yè)化實(shí)踐和應(yīng)用研發(fā)等多個(gè)領(lǐng)域的探索和創(chuàng)新一直處于行業(yè)前沿，當(dāng)前正在構(gòu)建創(chuàng)新的研究平臺(tái)，并推進(jìn)數(shù)字化工廠升級(jí)，實(shí)現(xiàn)更高效、更智能的生物化工生產(chǎn)。分子之心的AI技術(shù)能力一方面可根據(jù)制造需求反向設(shè)計(jì)或創(chuàng)造全新的蛋白質(zhì)，助力凱賽的產(chǎn)率、效率提升，另一方面可通過融合型技術(shù)創(chuàng)新和跨學(xué)科合作，助力凱賽構(gòu)建更加高效的細(xì)胞工廠，調(diào)節(jié)代謝通路，縮短反應(yīng)步驟，甚至開發(fā)傳統(tǒng)方法無法實(shí)現(xiàn)的高附加值產(chǎn)品。以往需要花費(fèi)數(shù)十年的漫長產(chǎn)品開發(fā)過程，未來將在AI的助力下獲得時(shí)間的大幅縮減和品質(zhì)提升。