从「偶然发现」走向「必然创造」：AI如何重塑生物制造全链路？

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文章摘要

在第四届合成生物学及生物制造大会上，瑞德林生物技术公司研发总裁李加忠系统阐述了人工智能如何深度重塑生物制造全链条。AI for Science（AI4S）正推动合成生物学从”经验驱动”转向”数据与逻辑驱动”的范式革命，这种变革覆盖了从分子发现到工业化量产的完整生命周期。原料创新阶段，通过数字化建模实现了功能片段的精准定位，例如在2800多组三肽序列中锁定核心胶原片段GPHyp，其透皮吸收率和多效生物活性显著优于传统方法。

工业酶设计领域展现出AI的突破性价值。基于1600万条工业酶数据库的深度学习模型，成功将玻色因生产中的酶催化效率提升134倍，同时解决了NAD+限速酶的热稳定性难题。这种理性改造不仅实现了手性构型的精准分离，更突破了生命系统的非线性瓶颈。在产业化应用层面，构建的”配方精灵”系统整合600万条配方数据，将依赖专家经验的化妆品研发转化为可计算的自动化过程，显著降低了行业准入门槛。

技术实现路径呈现多元化特征：既有对胶原蛋白等天然结构的”拆解优选”，也有基于靶点驱动的”老原料新用”创新。以控油多肽ReClear T5为例，通过2000万次分子对接模拟发现的MC5R靶点新用途，打破了传统筛选的盲目性。这种智能挖掘延伸至功效评价领域，图像处理算法实现了抗衰效果的数字化表征，能精确计算受试者的”表观年龄”变化。

企业数字化布局具有前瞻性，2018年起逐步构建算法-算力-数据三位一体体系。56亿条蛋白序列数据库和多项大模型技术的落地，支撑了从研发到生产的全链路智能化。当前每位员工配备的AI工作助手，标志着企业管理模式的根本性变革。这种转型已转化为实质产业优势：司美格鲁肽等长效多肽原料技术达全球领先水平，麦角硫因等50余种原料实现市场覆盖。

未来发展将聚焦于生物制造生态的协同构建。通过主持SCI期刊多肽研究专刊，瑞德林积极推动产学研深度合作。AI与合成生物学的融合正在确立生物制造的”确定性”新范式，使行业从偶然发现迈向必然创造的产业新纪元。这种变革不仅体现在技术层面，更重构了从基础研究到商业转化的完整价值链条。