近日,ICML 2025公布本届论文审稿结果,由“AI蛋白质折叠奠基人”许锦波教授创立的AI蛋白质设计领军企业分子之心(MoleculeMind)与香港理工大学联合研究成果“针对特定底物的检索增强零样本酶生成”被大会收录。
该研究首创性地实现了针对自然界从未见过的分子或生物反应,按需生成专属催化物,并在催化效率、稳定性等关键指标上优于天然酶和传统方法设计的酶,对于生物医药、生物制造等产业发展具有重要价值。
按需造酶,打破万亿级生物经济的发展瓶颈
酶作为自然界高效且环保的“分子机器”,是驱动现代生物医药、绿色化工、环保降解、绿色农业等万亿级生物经济发展的核心引擎。然而,经过数亿年自然进化而来的天然酶仅适用于自然界已知的反应,新型塑料、特定药物中间体、难降解污染物等层出不穷的人造化学分子,已远超其能力极限。
酶的局限性成为了生物制造领域亟需打破的瓶颈。麦肯锡调研数据显示,“缺乏理想生物催化剂”是生物产业规模化生产的主要障碍,仅制药、化工、农业领域因酶限制导致的年产能损失就已超过千亿美元。
传统的酶发现与优化方法,如定向进化或理性设计,耗时数月、成本高昂,且强依赖于专家经验,成功率不足1%,面对全新底物时更是近乎“束手无策”,无法满足产业的需求。
近年来兴起的AI蛋白质设计为酶精准生成带来了曙光。AI方法可以通过学习大量已知酶的结构-功能关系来直接生成新的催化剂,这使得从头设计具有特定催化功能的酶成为可能。但由于AI的训练高度依赖于已知的酶-底物配对数据,面对全新的人造分子时,AI模型常常会因缺乏训练数据而陷入“盲区”。
“但是,真正的产业痛点,不仅仅是优化已知酶,更是‘从无到有’地创造出理想的新酶。”分子之心创始人许锦波教授指出。分子之心在AI酶优化设计上进行了多年研究,在新酶设计上已取得重要进展。
AI零样本酶设计:从自然进化到全新创造
针对新酶生成的核心难题,即在没有直接催化数据的条件下生成酶,分子之心联合香港理工大学,巧妙融合生物信息大数据检索与生成式AI,创新性地提出一种全新的AI酶设计方法“SENZ”。相关论文已被人工智能顶会ICML收录。
SENZ摈弃当前主流的基于蛋白质相似性生成方法,创新性地基于底物结构相似性检索、创造功能相关的酶,打通了从“未知底物”直达“超级酶”的设计通道。
该方法引导AI从“相似分子”的催化密码中解构核心规律,再重组为征服全新目标底物的“分子钥匙”,具备三重创新机制:基于全球庞大的酶数据库,锁定那些虽无法直接催化目标分子、但底物在结构上与目标分子高度相似的已知酶,为酶设计提供“结构蓝图”;然后,在一个独创的酶-底物分类器的精准指导下,总结出生物反应的底层规律,构建“生物反应图谱”;最后,借助生成式AI设计出能够高效、精准地催化目标底物的全新酶蛋白。
研究团队用SENZ设计了一个自然界不存在的污染物克星,以验证SENZ的先进性。甲基膦酸盐是一种难以降解的环境污染物,至今未发现有效的降解手段和高效的天然降解酶。团队将SENZ的设计结果与基于Transfomer和蛋白质语言模型的无条件生成方法、结构生成方法等多种主流酶设计方法进行了对比,数据显示,SENZ生成的酶显著优于基线和天然酶。
“这证明SENZ不仅能模仿自然,更能设计自然没有进化出的解决方案。”香港理工合作团队表示,SENZ的成功相当于为每个化学分子都配备了一把专属的钥匙,生物制造从此有望摆脱对自然进化的依赖。在医药领域,可为复杂、难合成药物分子快速设计高效的酶催化路径,大幅降低生产成本,加速新药上市;在环保领域,可量身定制可高效降解塑料等顽固污染物的“超级酶”,为环境治理提供生物利器。在生物制造领域,可赋能生物基材料、精细化学品、食品添加剂等的绿色、高效生产。
SENZ只是分子之心设计的“生物钥匙”之一。目前,分子之心已经研发了十多种兼具首创性和产业价值的AI蛋白质设计新方法,包括全球首个多模态AI蛋白质基础大模型NewOrigin,和业界首个功能完善的一站式AI蛋白质预测、优化、设计技术平台MoleculeOS等。
依托这些前沿技术,分子之心已与凯赛生物等十余家生物制造、生物医药领域的头部企业深度合作,开发产业亟需的“超级蛋白”。比如,在生物制造领域,分子之心与凯赛联合优化了一个关键酶蛋白,相对于野生菌,AI设计的一个蛋白结构使菌种产率提高了5倍,有望进一步为产品的商业收益带来提升。药物研发领域,分子之心与药企联合攻关,用AI解决蛋白疫苗稳定性难题。AI仅用三天就设计出数十个理想的候选蛋白,并表现出更高的中和抗体滴度和更强的细胞免疫力,且突破了相关疫苗稳定性专利。
“未来三年,我们将把‘按需设计’能力扩展至抗体、疫苗、工业酶全领域。”许锦波透露,分子之心将持续锻造设计生物分子的AI新引擎,为应对健康、环境与可持续发展的重大挑战提供全新的“生物解决方案”。