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2024年以來，全球合成生物學領域持續(xù)升溫，成為科技競爭的新高地。AI深度融合合成生物學，在蛋白質設計、藥物研發(fā)、生物制造及開源平臺等領域取得多項突破性進展。AlphaFold3、Evo2、NewOrigin 等大模型的開源與產業(yè)應用，有力推動技術從實驗室走向規(guī)模化生產。據波士頓咨詢統(tǒng)計，預計2028年，全球合成生物學市場規(guī)?；蚩蛇_500億美元，年復合增長預計可達25%，發(fā)展前景尤為廣闊。

蛋白質設計是近年來AI在合成生物學中技術突破最密集的賽道，正以原子級精度的結構預測和全鏈條智能優(yōu)化重塑生命科學研究范式。以 AlphaFold和ESM系列 為代表的 AI 模型已實現蛋白質三維結構的高精度預測，覆蓋幾乎人類整個蛋白質組以及其他物種的大量蛋白質種類。在此基礎上，David Baker 教授及其團隊開發(fā) RoseTTAFold平臺，分子之心推出NewOrigin 等生成式AI大模型可 “按需定制" 自然界不存在的功能蛋白，用于抗體優(yōu)化、酶工程及藥物開發(fā)。AI+高通量自動化實驗，也正加速生物技術創(chuàng)新。珀羅汀生物以無細胞蛋白表達技術（CFPS）為核心，構建了覆蓋多肽、重組蛋白、抗體藥物的研發(fā)平臺，并推出全球-首-個商業(yè)化高通量全長膜蛋白表達自動化解決方案，突破傳統(tǒng)細胞培養(yǎng)限制，實現高通量、低成本的蛋白生產。

不僅如此，在原料創(chuàng)新與開發(fā)領域，AI 驅動的研發(fā)與設計平臺也正在崛起。元星智藥通過構建 “AI + 多組學" 平臺，整合基因、蛋白、代謝通路等超 1600 萬個生物節(jié)點數據，打造出行業(yè)知識圖譜 Meta-KG。結合自然語言處理與深度學習算法，精準解析活性物質與人體健康的關聯機制，將原料篩選效率提升 10 倍以上。同時，生物活性物質的精準設計助力向消費品市場落地。在化妝品護膚領域，元星智藥基于皮膚多組學數據，開發(fā)出靶向敏感肌的新型多肽成分。通過 AI 模擬多肽與皮膚靶點的結合效率，配方研發(fā)周期從 18 個月壓縮至 6 個月，相關產品已在 10 余家化妝品企業(yè)應用；華熙生物通過蛋白質設計開發(fā)的透明質酸酶（HAase），實現精準降解玻尿酸，應用于醫(yī)美修復。

在生物制造領域，AI 能深度賦能代謝通路設計與優(yōu)化，酶工程優(yōu)化與全流程智能化。芝諾科技的高通量篩選平臺結合AI數據分析技術，實現自動化分析和篩選目標菌株。智能化的高通量篩選系統(tǒng)能大幅提高篩選效率，加速從實驗室到工業(yè)化生產的轉化過程。AI算法可以通過建立復雜的代謝網絡模型，預測基因編輯對產物產量的影響，從而設計最-優(yōu)的代謝通路。這種基于AI的代謝通路設計能顯著提高工程菌的生產效率，減少實驗試錯次數。通過精準預測酶的催化機制，Biomatter 的 Intelligent Architecture™平臺已為賽諾菲、巴斯夫等企業(yè)提供工業(yè)級酶解決方案，成功將脂肪酶熱穩(wěn)定性提升 300%，顯著降低洗滌劑、生物燃料生產能耗。智峪生科構建的 AI 驅動工廠則實現從實驗設計到百噸級生產的閉環(huán)管理，其生物基香料年產能突破 120 噸，較傳統(tǒng)化學合成法降低污染排放 65%。該平臺通過實時數據反饋優(yōu)化發(fā)酵參數，將研發(fā)周期縮短至行業(yè)平均水平的 1/3。

隨著 AI 在合成生物學領域的深度融合，數據質量數量不足、技術瓶頸制約、政策監(jiān)管問題， 以及其他潛在風險，也都是AI+合成生物學面臨的挑戰(zhàn)。但我們相信，隨著技術的不斷進步，AI 與合成生物學的融合有著廣闊的未來。

3月22日，北京時間本周六上午10:00，熱愛創(chuàng)新的嘉程資本開啟嘉程創(chuàng)業(yè)流水席第254席！我們邀請了珀羅汀生物COO甘明哲、元星智藥CEO王梅杰、芝諾科技CEO朱天擇一起深度探討AI+合成生物2025最新趨勢！歡迎各位關注AI+合成生物學領域上下游的研發(fā)人員、創(chuàng)業(yè)者、投資人和行業(yè)專家一起參加！