擎科AI平臺破解酶工程難題，助力產業(yè)升級

2025-03-18 09:25 2181

北京2025年3月17日 /美通社/ -- 2025年國家聚焦新質生產力，為我國生物制造產業(yè)指明了發(fā)展方向。生物制造作為戰(zhàn)略性新興產業(yè)，被提升至新高度，肩負著推動產業(yè)升級、促進綠色可持續(xù)發(fā)展、攻克生命科學關鍵難題的重任。在這一進程中，酶工程作為生物制造的核心驅動力，照亮了生物產業(yè)的未來之路。然而，傳統酶工程改造方法效率低下、成本高昂，已成為行業(yè)發(fā)展的瓶頸。擎科AI蛋白智能開發(fā)平臺的出世，以智能化、高效化的新質生產力為酶工程帶來了一場變革，助力生物制造邁向全新未來。

一、酶工程的困境：傳統改造方法的"攔路虎"

酶，作為生物催化劑的"明星"，在工業(yè)生產中扮演著重要角色。然而，自然酶在復雜多變的工業(yè)生產環(huán)境中，往往難以完全契合嚴苛的生產要求。為了讓酶更好地服務于生產，科研人員不得不對其進行改造。

1. 傳統方法的局限：隨機誘變的"大海撈針"

傳統的酶工程改造手段——隨機誘變，曾一度發(fā)揮作用。然而，這種方法猶如"大海撈針"，篩選工作耗時耗力，且成功率極低?？蒲腥藛T需要在海量的突變體中尋找那一顆"珍珠"，不僅工作量巨大，還伴隨著高昂的成本。

2. 理性和半理性改造：進步中的"新痛點"

隨著科技進步，理性改造和半理性改造方法應運而生。這些方法雖然比隨機誘變更為高效，但仍存在諸多挑戰(zhàn)。科研人員在進行分子對接、動力學模擬等關鍵分析時，需要具備極高的專業(yè)素養(yǎng)，且需在海量參數中艱難抉擇。這一過程極為復雜，批量分析幾乎成為奢望，許多科研人員因此望而卻步，酶改造效率大打折扣。

二、擎科AI蛋白智能開發(fā)平臺：酶工程的"超級助手"

面對傳統酶工程改造的種種困境，擎科AI蛋白智能開發(fā)平臺應運而生。精準解鎖了酶工程改造的難題，助力企業(yè)和科研人員突破瓶頸，開啟酶工程的嶄新未來！

1.多維度蛋白評估：筑牢優(yōu)化根基

平臺從蛋白質最基礎的一級序列出發(fā)，運用protein LLMs模型精準預測其復雜的三級結構。同時，整合分子對接、折疊自由能、動力學模擬等一系列先進的計算化學方法，為酶的催化活性提供全方位、深層次且詳盡的數據支撐。這些數據如同穩(wěn)固的基石，為酶的優(yōu)化設計工作奠定堅實基礎，讓后續(xù)改造工作有的放矢，方向明確。

2. AI智能設計算法：提升研發(fā)效能

平臺搭載先進的神經網絡深度學習模型，如同一位不知疲倦且智慧超群的篩選大師。它能夠對酶序列生成的多組候選突變體進行高效篩選，通過持續(xù)優(yōu)化蛋白質序列，不僅顯著提升了酶的活性和穩(wěn)定性，還讓研發(fā)周期大幅縮短。此外，篩選模型具備自我進化能力，能夠根據不斷反饋的數據優(yōu)化分析模型，使得精準度持續(xù)提升，為酶工程研發(fā)注入源源不斷的動力。

3. 密碼子優(yōu)化：暢通生產轉化之路

緊密貼合基因工程的特性，平臺將優(yōu)化后的酶序列轉化為穩(wěn)定表達的基因模板。攻克了長期以來從體外基因合成到體內正常表達過程中的難題。助力科研人員順利跨越"最后一公里"，快速達成實驗目標，加速了酶的工業(yè)化進程。

4. 多元模型適配：滿足多樣需求

考慮到用戶在不同場景下的多樣化需求，我們精心設計了多元模型體系。采用protein LLMs模型預測獲取蛋白結構。簡易模型如同快速偵察兵，使用序列分析和能量計算等技術，適用于快速初步篩選；標準模型增加分子對接功能，適合中等復雜度的酶優(yōu)化；專業(yè)模型涵蓋動力學模擬，適用于高精度、高復雜度的酶開發(fā)。這種精細化的模型設計，讓酶開發(fā)工作更加靈活高效，充分滿足不同用戶的個性化需求。