為千億酶缺口定制生物鑰匙！中國團隊首創AI零樣本酶設計方法生成

【科技綜合報道】6月18日消息，近日，國際人工智能頂會ICML2025公布了本屆論文審稿結果，由“AI蛋白質折疊奠基人”許錦波教授創立的AI蛋白質設計領軍企業分子之心（MoleculeMind）與香港理工大學聯合開展的研究取得重大突破，其研究成果“針對特定底物的檢索增強零樣本酶生成”被大會收錄，這一成果在AI酶設計領域具有里程碑意義。打破生物經濟發展瓶頸，AI造酶勢在必行酶，作為自然界中高效且環保的“分子機器”，是推動現代生物醫藥、綠色化工、環保降解、綠色農業等萬億級生物經濟發展的核心力量。然而，歷經數億年自然進化形成的天然酶，僅適用于自然界已知的反應。隨著新型塑料、特定藥物中間體、難降解污染物等不斷涌現的人造化學分子出現，天然酶的能力已難以滿足需求，酶的局限性成為生物制造領域亟待突破的瓶頸。麥肯錫調研數據顯示，“缺乏理想生物催化劑”是生物產業規?；a的主要障礙，僅制藥、化工、農業領域因酶限制導致的年產能損失就超過千億美元。傳統的酶發現與優化方法，如定向進化或理性設計，不僅耗時數月、成本高昂，還高度依賴專家經驗，成功率不足1%，面對全新底物時更是幾乎無能為力，無法滿足產業發展的迫切需求。近年來興起的AI蛋白質設計為酶精準生成帶來了新的希望。AI方法可通過學習大量已知酶的結構-功能關系來生成新的催化劑，使從頭設計具有特定催化功能的酶成為可能。但AI的訓練高度依賴已知的酶-底物配對數據，面對全新的人造分子時，AI模型常因缺乏訓練數據而陷入困境。首創AI零樣本酶設計方法，開啟新酶生成新篇章針對新酶生成在沒有直接催化數據條件下的核心難題，分子之心聯合香港理工大學，巧妙融合生物信息大數據檢索與生成式AI，創新性地提出了一種全新的AI酶設計方法——“SENZ”。相關論文已被ICML收錄。SENZ摒棄了當前主流的基于蛋白質相似性生成方法，轉而基于底物結構相似性檢索、創造功能相關的酶，打通了從“未知底物”直達“超級酶”的設計通道。該方法引導AI從“相似分子”的催化密碼中解構核心規律，再重組為征服全新目標底物的“分子鑰匙”，具備三重創新機制：首先，基于全球龐大的酶數據庫，鎖定那些雖無法直接催化目標分子、但底物在結構上與目標分子高度相似的已知酶，為酶設計提供“結構藍圖”；其次，在一個獨創的酶-底物分類器的精準指導下，總結出生物反應的底層規律，構建“生物反應圖譜”；最后，借助生成式AI設計出能夠高效、精準地催化目標底物的全新酶蛋白。研究團隊為驗證SENZ的先進性，設計了一個自然界不存在的污染物克星。甲基膦酸鹽是一種難以降解的環境污染物，至今未發現有效的降解手段和高效的天然降解酶。團隊將SENZ的設計結果與基于Transformer和蛋白質語言模型的無條件生成方法、結構生成方法等多種主流酶設計方法進行了對比，結果顯示，SENZ生成的酶顯著優于基線和天然酶。香港理工合作團隊表示，SENZ的成功相當于為每個化學分子都配備了一把專屬的鑰匙，生物制造有望擺脫對自然進化的依賴。在醫藥領域，可為復雜、難合成藥物分子快速設計高效的酶催化路徑，大幅降低生產成本，加速新藥上市；在環保領域，可量身定制可高效降解塑料等頑固污染物的“超級酶”，為環境治理提供生物利器；在生物制造領域，可賦能生物基材料、精細化學品、食品添加劑等的綠色、高效生產。持續創新，拓展“按需設計”能力SENZ只是分子之心設計的“生物鑰匙”之一。目前，分子之心已經研發了十多種兼具首創性和產業價值的AI蛋白質設計新方法，包括全球首個多模態AI蛋白質基礎大模型NewOrigin，和業界首個功能完善的一站式AI蛋白質預測、優化、設計技術平臺MoleculeOS等。依托這些前沿技術，分子之心已與凱賽生物等十余家生物制造、生物醫藥領域的頭部企業深度合作，開發產業亟需的“超級蛋白”。例如，在生物制造領域，分子之心與凱賽聯合優化了一個關鍵酶蛋白，相對于野生菌，AI設計的一個蛋白結構使菌種產率提高了5倍，有望進一步提升產品的商業收益。在藥物研發領域，分子之心與藥企聯合攻關，用AI解決蛋白疫苗穩定性難題，僅用三天就設計出數十個理想的候選蛋白，且表現出更高的中和抗體滴度和更強的細胞免疫力，突破了相關疫苗穩定性專利。分子之心創始人許錦波教授透露，未來三年，分子之心將把“按需設計”能力擴展至抗體、疫苗、工業酶全領域，持續鍛造設計生物分子的AI新引擎，為應對健康、環境與可持續發展的重大挑戰提供全新的“生物解決方案”。（文智）