5月23日至25日，全球最大的合成生物学行业会议SynBioBeta 2024在美国召开。


会议聚集了200余家赞助商和参展商，提供了180多项内容体验包括专题演讲、炉边谈话等多重形式，为合成生物学企业、投资者提供了众多交流机会。


引起我们注意的是，本次会议上人工智能（AI）尽展锋芒，2年前，SynBioBeta大会首次出现了关于人工智能的专题会议。


而在2024年，关于人工智能的演讲和分组会议已经增长到了20余场，涵盖了从生成蛋白质设计到基础DNA模型以及自动化实验室的方方面面。


蛋白质合成：从AlphaFold到AI大革命


备受期待的AlphaFold 3 发布会恰逢SynBioBeta会议期间，人工智能辅助分子设计的能力对于基于蛋白质的治疗领域来说是个好兆头。


该领域也成为了过去几年中合成生物学范围内被人工智能所改变的代表。


生成抗体设计先驱Absci的首席执行官Sean McClain讨论了这项技术对药物研发速度和经济性的影响，用他的话说，AI蛋白质设计让大海捞针转变为自己制造针。



而在基因治疗领域，Dyno Therapeutics发表了关于使用生成式 AI 改善向细胞和器官输送治疗负荷以实现有效基因治疗的演讲。



该企业在2021年完成了1亿美元A轮融资，为其基因治疗平台开发新的 AAV 载体。


其他参会的新兴生成式 AI 蛋白质设计公司包括 Ailurus 和 Quantum Sky。


Ailurus为蛋白质工程和生产提供数据驱动的解决方案，迄今为止已完成130+个令人印象深刻的项目组合。


Quantum Sky 通过其 SkyEngine 平台实现蛋白质和 RNA 功能预测，该平台结合了生成式 AI 和量子力学 AI 模型。


酶工程：生物制造的基石


在AI+合成生物学方向，酶工程同样是最受欢迎的应用之一。

因为酶对于合成生物学和生物技术的几乎所有可以想象的应用都非常重要，毕竟酶是自然界的纳米机器，可以催化化学反应。

然而，正如合成生物学企业Biomatter所说，天然酶并不是为酶工业环境而设计的。

这家企业正在通过结合使用人工智能和物理工具提供更好的酶来应对工业挑战。


Biomatter将从头开始构建酶，Intelligent Architecture™平台可以同时优化酶活性、特异性、热稳定性、溶解度和其他特性，例如用于 IP 目的的序列重新设计，这一工作被称为“蛋白质建筑师”。

自 2019 年以来，Biomatter 在酶工程领域取得了一定成果，与赛诺菲、巴斯夫等巨头达成了合作。

Cradle是另一家引领人工智能酶工程领域的公司，该企业在2022年凭借550万美元的种子轮融资脱颖而出。



去年，该公司更完成了2400万美元的A轮融资，已发展到40名员工，包括机器学习专家和湿实验室科学家。

科学家主要负责生成生物数据，再由机器学习专家使用这些数据来训练和完善其模型。

AI时代，面临哪些挑战？

引入人工智能驱动合成生物学创新的过程中，很难规避的障碍之一是组织结构。


AI药物发现企业LabGenius首席执行官兼创始人Kathy Wei和James Field在小组讨论中说道，他们认为在采用AI技术的道路上面临的挑战分为三类。


第一个挑战与数据有关：如何获得正确类型的数据和足够的数据？


为此业内的企业已经作出了不少开源AI的努力，例如由科学家和技术人员组成的团队310 AI。


他们认为生成式 AI 和生物学的融合是人类历史上最重要的转折点之一，并致力于为生命科学构建 AI 操作系统。



为了使这个工具被更多人所用，310 AI 甚至创建了一个 AI 聊天机器人，让你通过输入提示来设计分子。


同样，被BioNTech收购了的InstaDeep开源了名为DeepChain™的蛋白质设计平台，支持在云上进行设计，可以免费试用并且不需要用户具有ML专业知识。

本着开源创新的精神，合成生物学巨头Ginkgo Bioworks也开放了对其Foundry数据的访问，将向社区提供免版税的抗体开发和酶性能检测。


第二种挑战属于文化范畴：创建深度整合的跨学科团队，以解决数据和生物学交叉领域的复杂问题。


第三个则更加柔性：接受创新的新范式，重新定义科学家的角色以及他们在发现过程中的参与。


写在最后：


近年来，无论是基因检测、蛋白质合成还是药物研发，人工智能在合成生物学领域的应用潜力有目共睹。

但想要将AI更紧密的和合成生物学链接起来，也必须接受AI目前所提供的优势集中于蛋白质合成方向，整体提效对全产业来说仍不够直观。

在许多企业的表述中，AI更类似于为公司中的每个角色或某个环节提供一种科技附加值。

但相信，从AlphaFold燃起的星星之火，由蛋白质到酶工程，再延展到各创新环节，随着数据的积累与技术的突破，必将点亮整个合成生物学的光辉之路。


—The End—


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