文章主题：合成生物学, 生物制造, AI技术, 蛋白质优化与设计
作为国内合成生物学领域的领军企业，凯赛生物在本次投资中担任了重要角色。其主打的生物法长链二元酸系列产品，在国际市场上占据了约80%的份额，客户阵容更是包括杜邦、艾曼斯、诺和诺德等知名企业。值得一提的是，凯赛生物的其他生物基癸二酸、生物基戊二胺、生物基聚酰胺等产品也拥有万吨级的生产能力，并且其规划中的在建产能已经达到数十万吨。
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凯赛生物产业化项目的成功实施，充分证明了合成生物学技术在制造更具竞争力的产品方面的优势。凯赛生物董事长刘修才强调，通过与分子之心的深度合作，并将人工智能技术融入到生物制造研发体系中，我们可以从科学的起点出发，极大地提升新技术和新产品的研究效率。这一举措无疑为我国的生物技术产业带来了新的发展可能性和机遇。
由许锦波教授创立的分子之心实验室，在美国和中国设有研发中心，并聚集了一批计算生物领域的专家，他们大多具有海外名校的研修背景。许锦波教授现任美国芝加哥丰田计算技术研究所教授以及我国清华大学智能产业研究院（AIR）访问教授，他在AI蛋白质预测与设计领域的研究成果丰硕。尤其是他于2016年研发的RaptorX-Contact方法，首次证明了深度学习技术能够显著提升蛋白质结构预测的准确度，此成果受到了DeepMind的借鉴和关注。
MoleculeOS是一款由分子之心团队研发的AI蛋白质优化与设计平台。该平台依托于数据驱动的深度学习算法，致力于分析蛋白质的各种性质，如表达性、稳定性和成药性等，从而协助行业专家寻找到最适合的蛋白质，或者直接设计与生成所需蛋白质，以此加速实验室研究成果在产业中的转化。
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这篇文章介绍了一个先进的平台，它能够识别、改造和从头设计合适的蛋白质，从而推动生物制药领域的发展，使大分子创新药物研发变得更加高效和精准。该平台不仅可以应用于生物制药，还可以被广泛运用于合成生物学领域，如制造可再生生物燃料，以解决能源和环境问题，或者利用人工智能来开发新的、具有稳定功能的工业酶等。
“作为一家拥有先进AI蛋白质技术的公司，凯赛生物已经形成了健全的产品线和产业链。我们相信，通过双方的合作，AI蛋白技术将得到更广泛的应用，推动生物制造行业的智能化进程，从而研发出具有更高市场价值和新颖环保特性的新材料。这是我们在合成生物学领域的一次重要突破，也是我们对未来生物制造行业发展的坚定信心。” 分子之心创始人许锦波这样说道。
据深入了解，我们发现当前的分子之心算法在诸如蛋白质与复合物结构的预测、蛋白质的设计以及蛋白质功能的预测等领域有着广泛的应用。其中，它在AI单序列蛋白质结构预测方面已经取得了重要的突破。经过一段时间的研究，我们已经可以看到，学界和产业界普遍认为，深度学习对于提升蛋白质结构预测的效果显著，能够准确地预测出大部分蛋白质的三维空间结构。然而，现有的许多AI算法都存在一个问题，那就是在预测过程中，它们过度依赖MSA（来自同源蛋白质的多序列比对）以及其派生的共同进化信息和序列谱。因此，寻找一种“不需要使用同源序列和共进化信息的AI蛋白质预测方法”已经成为行业内的焦点。
在MoleculeOS平台的基础上，分子之心团队研发了一种创新的AI单序列蛋白质结构预测方法。这种方法不需要借助多序列比对（MSA）工具，就能直接从原始的一级序列数据中预测出蛋白质的三维结构。更值得一提的是，所使用的模型和参数具有极低的计算负担，从而在提升预测准确性的同时，降低了计算成本。这一突破性成果有望极大地推动蛋白质结构预测领域的研究步伐，拓宽其应用范围。
当前，AIGC领域的ChatGPT潜力被挖掘、认可，业内对生成式AI的关注达到新高度。在生命科学领域，通过AI算法从头设计生成蛋白质，近年来不断出现技术突破，新型蛋白质也被用于抗体、多肽等新药研发及合成生物学领域。当前，国内正陆续涌现出多家创业公司，36氪将持续关注这一领域的动态与进展。
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合成生物学, 生物制造, AI技术, 蛋白质优化与设计
