AI大模型颠覆数十亿年蛋白进化模式 “按需定制”蛋白变革生物产业

中新网上海新闻7月7日电(李佳佳)刚刚结束的2024年世界人工智能大会(WAIC)上，AI大模型再次成为备受瞩目的焦点。去年首次亮相的AI蛋白质生成大模型NewOrigin(达尔文)亮出最新产业落地成果，并推出从产业项目中沉淀而来的五大场景解决方案。

在中国拥有显著优势的生物材料领域，AI帮助头部合成生物学公司优化极具商业价值又涉及行业瓶颈的关键蛋白质，在未使用产业场景数据的条件下，不到6个月便将其效率提升5倍，让这个已被持续改造了数十年的蛋白质有望再次实现性能跃迁，进而带动产率大幅提升、成本大幅降低，进一步提升中国在这一领域的竞争优势。

在创新药研发领域，AI同时针对蛋白疫苗的稳定性、表达量等进行多目标优化，动物实验显示，疫苗产生中和抗体滴度为已公开专利和相关大型药企蛋白疫苗的数倍，突破相关疫苗稳定性专利。AI设计的另一条细胞因子管线，在保持抑制肿瘤活性的同时，减毒(减少外周活性)数百倍，猴子实验剂量耐受剂量达到同类管线的数十倍。

困扰产业界数十年的超高难度问题被AI快速解决，AI4S对产业发展的价值日渐突显。这一变革背后的AI推手是NewOrigin(达尔文)大模型。这是分子之心自主研发的产业级AI蛋白质生成大模型，也是全球唯一一个集成序列、结构、功能和进化的AI蛋白质基础大模型。它拥有百亿级参数，学习了海量高度专业、复杂的多模态数据，可根据产业应用需求，“按需定制”功能性蛋白质。NewOrigin大模型具备高成功率、高普适性、低使用门槛等优势，只需生成几十个分子就能从中获得理想的候选分子，有效规避了传统方法对大规模湿实验的依赖，高效解决生物产业中的蛋白质生成难题。不仅如此，不具备AI算法背景的生物学家也通过对话的形式与大模型进行交互，便捷地获得理想的蛋白质。

目前，分子之心已经将NewOrigin大模型广泛应用于创新药研发、材料、食品、化工、农业等领域，在大分子药物设计、极端环境下蛋白质稳定性优化、酶活性优化、酶-特定底物对接、蛋白质从头设计等多类型的高难度产业任务上取得重大突破，并在真实的生产体系中获得验证。

为加速产业应用，分子之心基于产业项目经验，针对创新药研发、生物制造产业中的经典应用场景，推出五大解决方案。通过深度AI蛋白质大模型与分子动力学模拟、量子化学等科学计算方法，构建端到端、低门槛的产业应用路径：抗体亲和力优化方案、极端环境下蛋白质稳定性优化方案、酶活性优化方案、酶——特定底物对接方案以及蛋白质从头设计方案。

目前，NewOrigin与这些场景解决方案正逐步集成至MoleculeOS平台中。MoleculeOS是分子之心自研的全球首个功能完善的AI蛋白质预测、优化、设计平台，可以广泛用于多肽、抗体、酶和小蛋白的研究和设计，用生成而非发现的方法设计出具有特定功能的蛋白质产品。持续创新的理念和方法，将为药物设计和生物制造产业带来颠覆性的变革。

技术创新是分子之心的基因。分子之心创始人许锦波教授是全球AI蛋白质领域的领军人物，曾于2016年发明RaptorX-Contact方法，全球首次证明AI可以大幅度提升蛋白质结构预测的精度。 2018年后，许锦波教授进一步扩展研究领域，瞄准更具产业应用价值的蛋白质改造、设计，先后推出了十余项世界领先的技术，比如，首创可同时用于蛋白质侧链预测与序列设计的算法，性能媲美ESMfold的单序列结构预测算法，精度超越AlphaFold 3的复合物预测算法等，并创新性的融合AI与分子动力学、量子化学等技术，解决科学与产业问题。这些技术在测试中表现出了世界领先的性能，相关成果多次发表于科学杂志、美国科学院院刊上，并在湿实验中得到验证，已被国际知名药企、生物科技公司深度应用。

AI正在推动基础科学研究突破，同时驱动前沿科研成果在产业落地应用，加速产业升级。而生命科学是与人工智能结合最紧密、成果最显著的科研领域，也是人工智能技术产业落地的关键领域。英伟达CEO黄仁勋在2024年世界政府峰会上曾表示：“人人都必须学会计算机的时代过去了，人类生物学才是未来。随着新技术和算法的不断改进，人工智能与数据在生命科学领域取得了一些显著进展，在医学、基因研究、药物研发和疾病预防等领域的应用越来越广泛。”