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中新網上海新聞9月26日電(李佳佳)生物經濟已成為全球科技戰略高地，在AI等前沿技術的驅動下迎來變革新機遇。在2023張江生命科學國際創新峰會上，AI蛋白質折疊奠基人、分子之心創始人許錦波教授表示，作為生物經濟領域重要的底層基礎技術，AI蛋白質生成技術正在創新藥研發、合成生物學等生物經濟核心領域，發揮驅動研發范式變革的重要作用。

比如在藥物研發領域，蛋白質療法可以覆蓋80%小分子藥物未能覆蓋的疾病靶點，AI蛋白質技術不僅可助力新靶點的發現，還能通過推動新藥發現模式從“試錯式”到“可編程”“可預測”的變革，提高藥物研發成功率，縮短藥物研發周期、降低成本。在合成生物學領域，AI蛋白質技術可以改造酶、代謝通路等研發和生產環節中的關鍵藥物，甚至未來生命體都有望通過AI設計生成。

此前AI技術在生物經濟中的應用進展較為緩慢，許錦波教授認為，一是因為技術尚處于起步階段，成熟度欠佳，導致價值不明顯；二是通用性不足，高度定制化致使成本過高，難以產業級推廣。

比如在創新藥研發領域，AI蛋白技術爆發前，AIDD(AI輔助藥物研發)也被廣泛應用，但主要聚焦小分子藥領域。小分子隨機性較強，且結構簡單，探索空間相對有限，AI技術暫未展現出大幅超越傳統方法、打破“雙十定律”的明顯優勢。而在大分子藥領域，AI蛋白質技術擁有更大的價值空間。

許錦波教授介紹，分子之心團隊基于AI蛋白質生成技術設計出新型細胞因子，在保證藥效的同時大幅降低潛在毒性，解決了傳統方法難以突破的瓶頸。后續濕實驗驗證過程基于高成功率推進迅速，2周之內完成了濕實驗驗證，得到一個理想的候選分子，目前已經通過動物實驗。

針對新技術應用通用性不足的問題，分子之心給出的解決方案是AI蛋白質生成大模型。

2023年世界人工智能大會上，分子之心發布了全球首個融合自然語言的 AI蛋白質生成大模型NewOrigin(中文名“達爾文”)。NewOrigin大模型擁有百億級參數，學習了萬億級高質量、多層次、多模態的大數據，采用條件生成機制，并融合AI、分子動力學、量子計算、濕實驗等多維反饋機制，可以高精度生成蛋白質序列、蛋白質功能、蛋白質知識表示等多種模態蛋白質，完成親和力、穩定性、活性、表達量等多維度任務，用一個高普適性性的AI蛋白質生成大模型解決多個問題。NewOrigin還是一個融合自然語言和蛋白質語言的大模型，可以通過對話式的交互生成蛋白質，讓不具備AI算法能力的生物學家也可以快速上手，降低產業應用的門檻。

基于NewOrigin大模型設計理想的候選蛋白僅需3天，經濕實驗驗證，AI設計的蛋白疫苗相關性能指標超過了全球范圍內公開已知的所有蛋白突變體，相對國際一線大藥企最好的對照組，疫苗相關性質提高數倍。

在合成生物學領域，分子之心正與合作伙伴基于NewOrigin大模型優化塑料降解酶，提升熱穩定性以提升降解活性。濕實驗結果表明，AI設計的多個候選分子TM值超過野生型。

“擁有AI蛋白質生成技術，就相當于掌握了生物經濟時代的掘金鏟，能夠挖掘出新的藍海。”許錦波表示，分子之心正在服務產業的過程中推進AI蛋白質生成大模型的快速迭代，進而賦能生物創新藥研發加速推進，在競爭激烈的制藥領域突出重圍；賦能合成生物學，生成超越自然界的創新蛋白質材料、易降解且能循環使用的環保材料，對人類無毒無殘留的綠色農藥、更營養更安全更美味的蛋白質食物等等。期待在不久的將來，在生物產業聚集的張江率先展現出AI蛋白質技術賦能的產業新貌，爆發生物經濟領域新一輪產業升級浪潮。