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? 本報記者 李洋

在近日舉辦的2025中國生物制造科技創(chuàng)新論壇上，高校、科研院所與企業(yè)專家共同探討人工智能（AI）等新技術如何從技術工具升級為產(chǎn)業(yè)重構(gòu)力量，推動生物制造從經(jīng)驗驅(qū)動邁向理性設計，從實驗室樣品走向工業(yè)化產(chǎn)品。

生物制造的本質(zhì)是利用微生物細胞或酶作為“工廠”轉(zhuǎn)化原料，但傳統(tǒng)研發(fā)面臨細胞代謝難控、活性物質(zhì)發(fā)現(xiàn)低效、工藝優(yōu)化周期長三大瓶頸。近年來，新技術的介入，正從底層技術層面破解這些難題。

武漢大學人工智能學院教授胡黔楠介紹說，當前他們團隊正在打造生物制造領域AGI（通用人工智能）大模型。該模型作為“一站”式AI驅(qū)動生物學創(chuàng)新系統(tǒng)，能夠像人一樣思考，全鏈路賦能合成生物制造智能化發(fā)展。在做生物制造相關研發(fā)時，可以隨時把問題輸入軟件，系統(tǒng)就會像“老師”一樣給予回答，比如問酶改造的策略，系統(tǒng)就會回答酶的功能，以及基于結(jié)構(gòu)、基于機器學習等改造方法。

胡黔楠指出，當前生物制造領域存在巨大發(fā)展空間：99%的分子不含生物制造工藝，可能有70%的產(chǎn)品可以通過生物制造，而現(xiàn)在不到1%。

此種情況下，應該如何打通發(fā)展路徑？

胡黔楠認為，可以針對某些產(chǎn)品，把沒有合成途徑的分子深度合成途徑制造出來，這是AI在生物制造領域應用比較重要的方面。以前人們做實驗或者做生物合成，還是憑人的思維去做，未來可能就要基于硅基的計算，用AI模型思維方式來做。

談及AI賦能生物制造的優(yōu)勢，胡黔楠以發(fā)酵場景為例進行說明。他指出，采用智能化辦法進行發(fā)酵過程決策，能夠省掉60%以上時間與金錢投入，從立項到選品一直到產(chǎn)品合成途徑，系統(tǒng)都能實現(xiàn)一體化構(gòu)建。

“AI技術的賦能正成為推動醫(yī)藥健康產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新的關鍵因素。”清華大學化工系生物化工研究所所長，清華大學深圳國際研究生院生物醫(yī)藥與健康工程研究院教授、常務副院長邢新會分享了AI賦能醫(yī)藥健康產(chǎn)品的功能發(fā)現(xiàn)與生物制造方面的研究成果。邢新會團隊將多組學數(shù)據(jù)、蛋白結(jié)構(gòu)信息與AI分子模擬結(jié)合，搭建“從生物資源到活性肽”的技術路線。他們從廣西巴馬火麻仁中鑒定出1380種蛋白，構(gòu)建5000條多肽庫；從湖南養(yǎng)殖大鯢中發(fā)現(xiàn)可修復腎損傷的三功能肽。這些過去依賴“碰運氣”的發(fā)現(xiàn)，如今通過AI靶點對接與虛擬篩選，效率提升數(shù)百倍。

在藥物研發(fā)與遞送領域，AI推動核酸藥物實現(xiàn)“彎道超車”。中國科學院過程工程研究所研究員袁野團隊針對核酸藥物靶點模糊、分子設計復雜、遞送效率低的痛點，開發(fā)基于ChatGPT的RNA（核糖核酸）大模型，整合數(shù)十億條RNA序列預測非編碼RNA潛在靶點；構(gòu)建AI+高通量編碼遞送系統(tǒng)，通過RNA序列標記不同載體，一次性完成動物體內(nèi)篩選。這些技術不僅將核酸藥物研發(fā)周期從數(shù)年縮短至數(shù)月，還打破了國外在遞送系統(tǒng)“卡脖子”的壟斷，為國產(chǎn)創(chuàng)新藥開辟新路徑。

在細胞工廠構(gòu)建領域，“理性設計”逐漸取代“試錯篩選”。中國生物化工專委會秘書長，北京化工大學副校長、教授蘇海佳團隊將微生物代謝網(wǎng)絡抽象為數(shù)學模型，通過MST（交互式可視化編程語言工具）平臺呈現(xiàn)代謝路徑，結(jié)合AI算法模擬單菌的酶約束、熱力學平衡，以及多菌體系的時間軸（生長與生產(chǎn)階段）與空間軸（微環(huán)境互作）。針對秸稈糖中葡萄糖與木糖的共利用難題，AI可精準預測“分工菌種”的最優(yōu)比例與代謝路徑分割，原本需要數(shù)月的菌株改造縮短至幾周，茶氨酸、己酸等產(chǎn)品產(chǎn)量均突破文獻紀錄。

AI等新技術驅(qū)動的生物制造已不止于實驗室成果，正重塑產(chǎn)業(yè)格局，催生新商業(yè)模式與市場機遇。

品類拓展讓生物制造從“單一產(chǎn)品”走向“多元矩陣”。北京元育生物依托AI優(yōu)化的微藻發(fā)酵技術，推出微藻植物奶，開發(fā)出低成本微藻外泌體；通過AI輔助的基因改造，雨生紅球藻蝦青素的發(fā)酵密度實現(xiàn)顯著提升，實現(xiàn)“農(nóng)業(yè)養(yǎng)殖”向“工業(yè)發(fā)酵”跨越。

北京理工大學研究員呂波團隊利用其開發(fā)的生物逆合成軟件，將甘草三萜的合成路徑拆解為“環(huán)化-氧化-糖基化”模塊，通過設計最優(yōu)調(diào)控方案，產(chǎn)量實現(xiàn)大幅度提升；同時，結(jié)合酵母底盤的食用安全性，推動人參皂苷Ro等藥用成分從植物提取轉(zhuǎn)向微生物發(fā)酵，實現(xiàn)“研發(fā)-中試-產(chǎn)業(yè)化”的快速銜接。這種“技術工具化-工具產(chǎn)品化-產(chǎn)品市場化”鏈條，讓生物制造擺脫“碎片”化創(chuàng)新，走向體系化突破。

盡管AI驅(qū)動的生物制造已取得顯著進展，但大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化仍需突破技術、產(chǎn)業(yè)的多重挑戰(zhàn)。技術上，AI模型的“可解釋性”不足，產(chǎn)業(yè)上，“實驗室-生產(chǎn)線”的轉(zhuǎn)化鴻溝依然存在。

這些挑戰(zhàn)也是更廣闊的機遇。AI與生物制造的融合不斷加深，帶來的不僅是技術突破，更是一場產(chǎn)業(yè)革命。它讓生物制造從依賴自然資源的農(nóng)業(yè)化模式，轉(zhuǎn)向依賴智慧與數(shù)據(jù)的工業(yè)化模式；從高污染、高能耗的傳統(tǒng)制造，轉(zhuǎn)向綠色低碳的新質(zhì)生產(chǎn)力。正如與會專家所說，“生物制造的未來，是讓細胞按人類的‘指令’高效工作，而AI就是編寫這些‘指令’的核心語言。”在這場革命中，中國的科研團隊與企業(yè)已占據(jù)先機，未來有望在全球生物制造格局中占據(jù)主導地位，為“雙碳”目標實現(xiàn)、人民健康保障與產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展注入強勁動力。