當科技力量遇上生命奧秘，會碰撞出怎樣的火花？如何能在浩瀚的生物系統中精準定位、優化乃至創造新的生命形態？人工智能(AI)和合成生物學這兩大前沿領域的融合，正在掀起一場足以改變人類未來的科技革命。

近日，伊利諾伊大學趙惠民教授團隊聯合馬薩里克大學、勞倫斯伯克利國家實驗室等團隊，在 ACS Synthetic Biology 的特刊中給出了答案——“Special Issue on Artificial Intelligence for Synthetic Biology”。他們深度探索了AI/ML（人工智能/機器學習）如何賦能合成生物學，解鎖了從蛋白質設計到代謝工程，再到基因組挖掘的一系列成就。

圖片來源于 ACS Synthetic Biology

AI如何成為合成生物學的“超級助手”？

AI驅動的蛋白質工程：精準設計，功能升級

AI如同一把精密的手術刀，能夠深入到蛋白質的每一個細微之處。通過大規模數據分析和機器學習算法，科學家能夠以準確的精度設計蛋白質，無論是提高產量還是優化功能，都變得觸手可及。

例如：O'Neill團隊開發的信號肽元件工具包，利用機器學習優化載體設計，使生物制藥蛋白的產量較行業標準提升1.8倍以上，展現了AI在提升生產效率上的巨大潛力。

AI優化的生物工廠：效率翻倍，產量飆升

在代謝工程中，AI扮演了“超級優化師”的角色。通過模擬和預測復雜的生物反應過程，AI能夠找到最優的生產路徑，提高生產效率，減少資源消耗。

例如：Khamwachirapithak團隊通過機器學習，在釀酒酵母中實現了環境溫度和高溫下生物乙醇產量的顯著提升，為生物能源領域帶來新突破。

ML助力基因組挖掘：發現新型生物活性分子

基因組是生命的藍圖，而AI則是解鎖這些寶藏的鑰匙。利用ML（機器學習）技術，科學家能夠高效地挖掘基因組中的潛在資源，發現新型天然產物和生物活性分子。

例如：Dallo團隊利用高密度gRNA平鋪、相關性分析和機器學習，研究了Synechococcus sp. PCC 7002中CRISPRi的gRNA設計原則，為基因編輯技術注入了新的智能元素。

AI文獻挖掘：知識的海洋導航者

面對浩瀚的科學文獻，AI成為了我們的得力助手。通過自然語言處理和主題建模技術，AI能夠高效地提取和整理文獻中的有用信息，為科研人員提供精準的指引。

例如：Meier等人使用主題建模創建了合成生物學內研究主題的綜合地圖，并使用合著網絡來獲得該學科的系統視圖。不僅加速了科學發現的速度，更為跨學科合作搭建了堅實的橋梁。

人工智能可用于增強和加速合成生物學過程中的每一個環節

展望未來，科技融合的無限可能

盡管AI在合成生物學中的應用仍面臨諸多挑戰，但這一領域的無限潛力已初露鋒芒。隨著技術的不斷進步和應用的深入拓展，我們相信AI與合成生物學的結合將為人類帶來更加美好的未來。從疾病治療到環境保護，從能源開發到生物制造，AI與合成生物學的科技融合正引領我們走向一個全新的生命科技時代！

泓迅生物：科技革命的推動者

作為合成生物學領域的佼佼者，泓迅生物秉承“合成引領創新，創新服務大眾”的理念，不斷深化AI與合成生物學的融合創新，為客戶提供更加優質、高效的服務與產品。

我們先進的設計和制造為客戶提供合成生物學賦能技術服務。從序列設計、基因合成到蛋白工程，從菌株改造到生物工藝優化，助力科學家攻克更多科研難題！為生命科學研究、合成生物學開發、抗體藥物篩選、疫苗研發、分子育種及DNA信息儲存等領域提供強有力的支持。

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Reference
Garci?a Marti?n H, Mazurenko S, Zhao H. Special Issue on Artificial Intelligence for Synthetic Biology[J]. ACS synthetic biology, 2024, 13(2): 408-410.

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