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擎科AI平台破解酶工程难题，助力产业升级

2025-03-18 15:00:30

北京2025年3月17日 /美通社/ -- 2025年国家聚焦新质生产力，为我国生物制造产业指明了发展方向。生物制造作为战略性新兴产业，被提升至新高度，肩负着推动产业升级、促进绿色可持续发展、攻克生命科学关键难题的重任。在这一进程中，酶工程作为生物制造的核心驱动力，照亮了生物产业的未来之路。然而，传统酶工程改造方法效率低下、成本高昂，已成为行业发展的瓶颈。擎科AI蛋白智能开发平台的出世，以智能化、高效化的新质生产力为酶工程带来了一场变革，助力生物制造迈向全新未来。

一、酶工程的困境：传统改造方法的"拦路虎"

酶，作为生物催化剂的"明星"，在工业生产中扮演着重要角色。然而，自然酶在复杂多变的工业生产环境中，往往难以完全契合严苛的生产要求。为了让酶更好地服务于生产，科研人员不得不对其进行改造。

1. 传统方法的局限：随机诱变的"大海捞针"

传统的酶工程改造手段——随机诱变，曾一度发挥作用。然而，这种方法犹如"大海捞针"，筛选工作耗时耗力，且成功率极低。科研人员需要在海量的突变体中寻找那一颗"珍珠"，不仅工作量巨大，还伴随着高昂的成本。

2. 理性和半理性改造：进步中的"新痛点"

随着科技进步，理性改造和半理性改造方法应运而生。这些方法虽然比随机诱变更为高效，但仍存在诸多挑战。科研人员在进行分子对接、动力学模拟等关键分析时，需要具备极高的专业素养，且需在海量参数中艰难抉择。这一过程极为复杂，批量分析几乎成为奢望，许多科研人员因此望而却步，酶改造效率大打折扣。

二、擎科AI蛋白智能开发平台：酶工程的"超级助手"

面对传统酶工程改造的种种困境，擎科AI蛋白智能开发平台应运而生。精准解锁了酶工程改造的难题，助力企业和科研人员突破瓶颈，开启酶工程的崭新未来！

1.多维度蛋白评估：筑牢优化根基

平台从蛋白质最基础的一级序列出发，运用protein LLMs模型精准预测其复杂的三级结构。同时，整合分子对接、折叠自由能、动力学模拟等一系列先进的计算化学方法，为酶的催化活性提供全方位、深层次且详尽的数据支撑。这些数据如同稳固的基石，为酶的优化设计工作奠定坚实基础，让后续改造工作有的放矢，方向明确。

2. AI智能设计算法：提升研发效能

平台搭载先进的神经网络深度学习模型，如同一位不知疲倦且智慧超群的筛选大师。它能够对酶序列生成的多组候选突变体进行高效筛选，通过持续优化蛋白质序列，不仅显著提升了酶的活性和稳定性，还让研发周期大幅缩短。此外，筛选模型具备自我进化能力，能够根据不断反馈的数据优化分析模型，使得精准度持续提升，为酶工程研发注入源源不断的动力。

3. 密码子优化：畅通生产转化之路

紧密贴合基因工程的特性，平台将优化后的酶序列转化为稳定表达的基因模板。攻克了长期以来从体外基因合成到体内正常表达过程中的难题。助力科研人员顺利跨越"最后一公里"，快速达成实验目标，加速了酶的工业化进程。

4. 多元模型适配：满足多样需求

考虑到用户在不同场景下的多样化需求，我们精心设计了多元模型体系。采用protein LLMs模型预测获取蛋白结构。简易模型如同快速侦察兵，使用序列分析和能量计算等技术，适用于快速初步筛选；标准模型增加分子对接功能，适合中等复杂度的酶优化；专业模型涵盖动力学模拟，适用于高精度、高复杂度的酶开发。这种精细化的模型设计，让酶开发工作更加灵活高效，充分满足不同用户的个性化需求。