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近日，人工智能領(lǐng)域頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議發(fā)布了ICML 2025論文審稿結(jié)果，北京分子之心科技有限公司（以下簡(jiǎn)稱分子之心）與香港理工大學(xué)聯(lián)合研究成果“針對(duì)特定底物的檢索增強(qiáng)零樣本酶生成”被大會(huì)收錄。

分子之心創(chuàng)始人許錦波介紹，該研究首創(chuàng)性地實(shí)現(xiàn)了針對(duì)自然界從未見(jiàn)過(guò)的分子或生物反應(yīng)按需生成專屬催化物，它們?cè)诖呋?、穩(wěn)定性等關(guān)鍵指標(biāo)上優(yōu)于天然酶和傳統(tǒng)方法設(shè)計(jì)的酶，這一技術(shù)或在生物醫(yī)藥、生物制造等領(lǐng)域產(chǎn)生重要價(jià)值。

許錦波解讀，酶的局限性成為了生物制造領(lǐng)域亟須打破的瓶頸。有調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，“缺乏理想生物催化劑”是生物產(chǎn)業(yè)規(guī)模化生產(chǎn)的主要障礙，僅制藥、化工、農(nóng)業(yè)領(lǐng)域因酶限制導(dǎo)致的年產(chǎn)能損失就已超過(guò)千億美元。

近年來(lái)，興起的AI蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)為酶精準(zhǔn)生成創(chuàng)造了可能性。AI方法可以通過(guò)學(xué)習(xí)大量已知酶的結(jié)構(gòu)—功能關(guān)系來(lái)直接生成新的催化劑，這使得從頭設(shè)計(jì)具有特定催化功能的酶成為可能。但由于AI的訓(xùn)練高度依賴于已知的酶-底物配對(duì)數(shù)據(jù)，面對(duì)全新的人造分子時(shí)，AI模型常常會(huì)因缺乏訓(xùn)練數(shù)據(jù)而陷入“盲區(qū)”。

“但是，真正的產(chǎn)業(yè)痛點(diǎn)，不僅僅是優(yōu)化已知酶，還要‘從無(wú)到有’地創(chuàng)造出理想的新酶?！痹S錦波指出。

針對(duì)新酶生成的核心難題，即在沒(méi)有直接催化數(shù)據(jù)的條件下生成酶，分子之心聯(lián)合香港理工大學(xué)，融合生物信息大數(shù)據(jù)檢索與生成式AI，提出一種全新的AI酶設(shè)計(jì)方法“SENZ”。相關(guān)成果被人工智能頂會(huì)ICML收錄。

許錦波介紹，研究團(tuán)隊(duì)將SENZ的設(shè)計(jì)結(jié)果與多種主流酶設(shè)計(jì)方法進(jìn)行了對(duì)比，數(shù)據(jù)顯示，SENZ生成的酶顯著優(yōu)于基線和天然酶。

“未來(lái)三年，我們將把‘按需設(shè)計(jì)’能力擴(kuò)展至抗體、疫苗、工業(yè)酶等領(lǐng)域?！痹S錦波稱，分子之心將持續(xù)鍛造設(shè)計(jì)生物分子的AI新引擎，為應(yīng)對(duì)健康、環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展的重大挑戰(zhàn)提供全新的“生物解決方案”。