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2024年以來，全球合成生物學領域持續升溫，成為科技競爭的新高地。AI深度融合合成生物學，在蛋白質設計、藥物研發、生物制造及開源平臺等領域取得多項突破性進展。AlphaFold3、Evo2、NewOrigin 等大模型的開源與產業應用，有力推動技術從實驗室走向規模化生產。據波士頓咨詢統計，預計2028年，全球合成生物學市場規模或可達500億美元，年復合增長預計可達25%，發展前景尤為廣闊。
蛋白質設計是近年來AI在合成生物學中技術突破最密集的賽道，正以原子級精度的結構預測和全鏈條智能優化重塑生命科學研究范式。以 AlphaFold和ESM系列 為代表的 AI 模型已實現蛋白質三維結構的高精度預測，覆蓋幾乎人類整個蛋白質組以及其他物種的大量蛋白質種類。在此基礎上，David Baker 教授及其團隊開發 RoseTTAFold平臺，分子之心推出NewOrigin 等生成式AI大模型可 “按需定制" 自然界不存在的功能蛋白，用于抗體優化、酶工程及藥物開發。AI+高通量自動化實驗，也正加速生物技術創新。珀羅汀生物以無細胞蛋白表達技術（CFPS）為核心，構建了覆蓋多肽、重組蛋白、抗體藥物的研發平臺，并推出全球-首-個商業化高通量全長膜蛋白表達自動化解決方案，突破傳統細胞培養限制，實現高通量、低成本的蛋白生產。
不僅如此，在原料創新與開發領域，AI 驅動的研發與設計平臺也正在崛起。元星智藥通過構建 “AI + 多組學" 平臺，整合基因、蛋白、代謝通路等超 1600 萬個生物節點數據，打造出行業知識圖譜 Meta-KG。結合自然語言處理與深度學習算法，精準解析活性物質與人體健康的關聯機制，將原料篩選效率提升 10 倍以上。同時，生物活性物質的精準設計助力向消費品市場落地。在化妝品護膚領域，元星智藥基于皮膚多組學數據，開發出靶向敏感肌的新型多肽成分。通過 AI 模擬多肽與皮膚靶點的結合效率，配方研發周期從 18 個月壓縮至 6 個月，相關產品已在 10 余家化妝品企業應用；華熙生物通過蛋白質設計開發的透明質酸酶（HAase），實現精準降解玻尿酸，應用于醫美修復。
在生物制造領域，AI 能深度賦能代謝通路設計與優化，酶工程優化與全流程智能化。芝諾科技的高通量篩選平臺結合AI數據分析技術，實現自動化分析和篩選目標菌株。智能化的高通量篩選系統能大幅提高篩選效率，加速從實驗室到工業化生產的轉化過程。AI算法可以通過建立復雜的代謝網絡模型，預測基因編輯對產物產量的影響，從而設計最-優的代謝通路。這種基于AI的代謝通路設計能顯著提高工程菌的生產效率，減少實驗試錯次數。通過精準預測酶的催化機制，Biomatter 的 Intelligent Architecture™平臺已為賽諾菲、巴斯夫等企業提供工業級酶解決方案，成功將脂肪酶熱穩定性提升 300%，顯著降低洗滌劑、生物燃料生產能耗。智峪生科構建的 AI 驅動工廠則實現從實驗設計到百噸級生產的閉環管理，其生物基香料年產能突破 120 噸，較傳統化學合成法降低污染排放 65%。該平臺通過實時數據反饋優化發酵參數，將研發周期縮短至行業平均水平的 1/3。
隨著 AI 在合成生物學領域的深度融合，數據質量數量不足、技術瓶頸制約、政策監管問題， 以及其他潛在風險，也都是AI+合成生物學面臨的挑戰。但我們相信，隨著技術的不斷進步，AI 與合成生物學的融合有著廣闊的未來。
3月22日，北京時間本周六上午10:00，熱愛創新的嘉程資本開啟嘉程創業流水席第254席！我們邀請了珀羅汀生物COO甘明哲、元星智藥CEO王梅杰、芝諾科技CEO朱天擇一起深度探討AI+合成生物2025最新趨勢！歡迎各位關注AI+合成生物學領域上下游的研發人員、創業者、投資人和行業專家一起參加！
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