科技翻译官 | 像拼乐高一样“组装”蛋白质
创始人
2025-06-16 18:20:33
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提到蛋白质,人们往往会联想到鸡蛋、牛奶等日常食物。但在科学家眼中,蛋白质不仅是营养来源,更是解决环保、医疗、工业等难题的“生物工具”。然而,传统蛋白质设计周期长、成本高、成功率低,成为制约生物技术产业化的瓶颈。如何破解这一难题?杭州努咖智能科技有限公司自主研发的LUCA-AI平台,正通过人工智能重构蛋白质设计范式,为生物制造产业装上 “数字引擎”。

“蛋白质的序列就像自然语言的字母组合,结构则像一张三维‘照片’,而AI正是破解这种‘生物密码’的最佳工具。”努咖智能创始人兼CEO唐进向记者介绍。这位拥有计算机背景的科学家,带领团队将人工智能与大语言模型技术迁移至生物领域,开发出先进的高价值蛋白质挖掘设计平台。

LUCA-AI的核心原理,是通过分析地球数十亿年进化中积累的近百亿条蛋白质序列,训练出能预测蛋白质功能与结构的AI模型。“就像搜索引擎抓取网页信息一样,我们从海量数据中筛选出目标序列,再用AI模拟优化,最终‘定制’出满足需求的蛋白质。”唐进解释道,这一过程将传统需要数周甚至数月的蛋白质设计周期,缩短至几小时。

谈及平台竞争力,唐进总结了三大核心优势——

其一,海量数据驱动精准设计。LUCA-AI已整合全球近百亿条微生物蛋白质序列,构建起该领域在数据规模和覆盖度上领先的数据库。“数据是AI模型的‘燃料’,只有足够多的样本,才能训练出高精度的预测模型。”唐进强调。

其二,通用人工智能方法的迁移应用。近年来,大语言模型在文本和图像处理领域取得革命性进展,而LUCA-AI将这一方法论引入生物蛋白领域。通过深度学习蛋白质序列与结构的关系,平台能够以极低的成本模拟实验,大幅缩短研发周期。

其三,智能云平台降低技术门槛。平台内置16种常用计算工具,用户亦可自定义工具,然后像“搭积木”一样拼装计算流程,即使是非生物背景的研究者也能快速上手。“我们希望打造一个‘乐高式’的工具箱,让跨学科科学家都能参与蛋白质设计。”唐进说。

目前,LUCA-AI平台已在多个领域取得突破性成果:例如,团队与南京师范大学相关团队合作,利用机器学习优化微生物合成EPA(一种降血脂的ω-3脂肪酸)。通过构建30个菌株训练集,仅3轮迭代便将EPA含量提升至59%。“传统方法需耗时数年,而我们用AI大幅缩短了研发周期。”

PET塑料的降解曾是全球难题,传统酶在50℃工业环境中极易失活。团队从微生物库中筛选出22条候选序列,经AI优化改造后,成功获得在高温下保持活性的降解酶。“这项技术已经过小试验证,未来有望解决白色污染问题。”唐进透露。

项目的快速落地,离不开杭州创新生态的支持。“之江实验室为我们提供了关键技术验证场景,杭州技术转移转化中心在企业画像、成果推荐、知识产权保护、产业化对接上给予了极大帮助。”唐进还提到,多家本土投资机构的早期投入,像杭州市科创集团合作的之科成果转化基金的支持等,也加速了技术从实验室走向生产线。

“蛋白质不仅是生命的基石,更可以成为解决问题的‘工具’。”在唐进的构想中,蛋白质的潜力远不止于当前应用。未来几年,LUCA-AI平台将聚焦环保、食品加工、化纤化工等领域,挖掘更多功能性酶。

来源:科技金融时报、杭州技术转移转化中心

编辑:陈路漫

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