文章主题：,人工智能, 蛋白质设计, 合成生物学
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生物制造龙头提供战略级资源 AI蛋白质设计实现场景落地
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更值得关注的是凯赛生物的持续创新能力。它用戊二胺替代己二胺用于聚酰胺领域，以解决了国内聚酰胺行业发展的强依赖进口这一主要瓶颈，提供了来源于可再生生物质原料的“生物制造”新材料。
凯赛生物董事长刘修才博士认为，凯赛产业化项目的成功证明了合成生物学方法可以做出比化工方法更有竞争力的产品。
他还表示，凯赛与分子之心合作，将AI技术引入生物制造研发体系，会从科学源头出发，大幅度提高新技术和新产品的研究效率。
分子之心由全球知名计算生物学家、“蛋白质结构预测第一人”许锦波教授创立。许锦波教授在此领域拥有二十余年的科研和产业应用经验，也是全球最早验证深度学习可以大幅度提高蛋白质结构预测的科学家。2022年，许锦波带领分子之心团队自主研发了国内首个功能完整的人工智能驱动的蛋白质预测和设计平台“MoleculeOS”，运用数据驱动的AI方法，快速识别、改造甚至从头设计最合适的蛋白质，从而颠覆大分子药物设计、合成生物学、环境保护等领域研发范式。
AI蛋白质预测和设计的价值已被全球公认，但此前鲜见AI蛋白技术与产业级应用需求深度融合的成功案例。凯赛与分子之心的结合，有望打破这一瓶颈，让AI技术真正走到合成生物学场景中。
蛋白质领域chatGPT赋能生物制造 范式变革从何开启
合成生物学是全球各国必争的新兴战略领域。《“十四五”生物经济发展规划》中明确指出包括合成生物学在内的生物经济是未来中国经济转型的新动力。
合成生物学产业具备环保、节能、资源消耗少等特性，市场前景广阔，并在双碳目标下迅速扩张。CB Insights 分析数据预测，2024年全球合成生物学市场将达到189亿美元。
当下合成生物学产业仍有持续改进的空间。联想集团高级副总裁、联想创投集团总裁贺志强认为，传统实验方法往往耗时费力，需要投入大量的时间和资源，而且实验结果难以预估。大数据、AI等技术的介入，让蛋白质结构解析、预测效率得到极大提高，从而有效促进生物制药和合成生物学的跨越式发展。“当下生物学已经深入分子层面，AI技术的发展为蛋白质结构解析和预测带来新的机遇。”
AI与合成生物学的碰撞能带来哪些想象空间？业内人士认为，未来有望从三个层面带来改变：
借助AI筛选、改造和设计的全新蛋白质，改造合成生物学的关键流程，比如得到更高效、稳定的催化酶或开发更加高效、精准的代谢线路，提升研发和生产效率，推动产量提升和成本的降低。
进而，借助AI蛋白质设计优化新产品研发的全流程，同步考虑不同温度、酸碱性、压力等环境下生物制造的产能变化，进行多目标优化，实现对生物制造流程的精简，从而实现降本增效的目标。
最后，也是最具想象力的，根据新材料、新能源、食品、制药等各领域的目标，借助AI从头设计蛋白质产品，综合考虑市场需求、产品设计、生产环节等各方因素，一站式从头生成满足需要的蛋白质。真正成为深刻理解生物制造内核需求的“ChatGPT”式产业解决方案，获得更大的应用空间和商业价值。
ChatGPT通过多年演进，实现了飞跃式的成功。在生物领域，AI的成功也无法一蹴而就。但可以预期的是，在不久的未来，AI将会带来一次革命。
就如这次合作中，分子之心创始人许锦波教授所期待的，结合分子之心拥有世界领先的AI蛋白技术和凯赛拥有的多条世界顶级产品线和完善的产业布局，驱动AI蛋白技术在合成生物学领域的深入应用，带动生物制造全流程的智能化升级，开发出更具市场价值和社会、环保价值的新型材料。
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