分子之心许锦波：生成生物学时代到来，生物产业迎来变革窗口期

5月11日,红|杉全球医疗健康产业峰会在上海召开。分子之心创始人、清华大学智能产业研究院(AIR)*访问教授许锦波在演讲中表示,ChatGPT拉开了“生成式AI”新时代的序幕,基于AI的“生成生物学”将成为颠覆生物科技、变革生物产业的新动能。

许锦波教授认为,ChatGPT是生成式AI时代开启的旗帜,它在AI发展史上的里程碑价值不亚于AlphaGo。但在计算生物领域,生成式AI并非一个全新的概念,AI蛋白质设计等“生成生物学”相关技术早已在发展和应用中。

许锦波教授是国际知名的计算生物学家,被业界誉为“AI蛋白质折叠奠基人”。他于2016年发明RaptorX-Contact方法,首次证明了深度学习方法预测蛋白质结构的可行性,在蛋白质结构预测这一困扰了科学家近60年的、*挑战性的领域做出了开创性的贡献。2020年谷歌旗下DeepMind开发的AlphaFold2算法也正是基于他的核心思想。

作为构成生命体的基础物质,蛋白质在生物产业中的应用价值巨大。蛋白质三维结构预测在AI技术驱动下飞速突破,对生物科技产业带来了积极的影响。比如,在药物研发中,靶标蛋白绘制的速度得到了大幅提升;在合成生物学领域,研究者也正在依托这一技术对酶、发酵等关键要素与环节进行深入探索。鉴于这些重要价值,密苏里大学校董事会教授许东曾表示:“随着蛋白质结构预测在更广泛的领域中取得进展,这一领域很可能再获得诺贝尔奖的认可。”

尽管如此,AI蛋白领域仍有很多亟待突破的难题。许锦波教授认为,AI蛋白质结构预测只是人类探索蛋白质宇宙的起点,目前在蛋白质复合物结构预测、蛋白质和其他分子的相互作用预测,以及蛋白质的改造与从头设计上,仍有很大的发展空间。

“‘生成’蛋白质的AI技术,将是驱动生物科技发展和产业变革的关键力量。”许锦波教授表示,科学技术的发展正在撬动时代的变革,在生物科技领域,“生成生物学”的新时代已经到来,生物医药、合成生物学等产业正迎来底层变革的重要窗口期。

基于AI蛋白质设计技术,根据产业应用需求生成具备特定功能与结构的蛋白质将成为现实,蛋白质药物、蛋白疫苗、抗体、蛋白酶、多肽、小蛋白等蛋白质疗法和生物制品的探索空间、效率和成功率将获得极大的提升。比如在药物研发领域,传统的“试错式”筛选模式将被定向优化和设计所替代,药物设计走向可预测、可编程。相较于传统方法约需1年才能获得筛选结果,AI方法仅需几周就能得到理想的候选序列,效率和成功率大幅提升。在某些场景下,甚至能实现上万倍的效率提升。许锦波教授认为,未来,随着技术的发展以及与场景结合的深入,AI在生物科技领域的创新引擎价值还将更大释放。

这一判断源自技术自信。许锦波教授在计算与生物交叉领域深耕20余年,其回国创业成立的“分子之心”团队来自中美知名高校与企业,具备业内稀缺的AI蛋白质结构研究经验,并在算法开发、生物工程、软件工程化能力等领域拥有丰富的技术产品研发、产业化经验。成立不到1年,分子之心就打造了国内*功能完善的AI蛋白质预测、优化、设计平台MoleculeOS,填补了我国尚没有功能完整的AI蛋白质设计和优化平台的空白,并持续在AI蛋白算法层面取得世界*的成果。

基于MoleculeOS平台,蛋白质将被“生成”而非“发现”。湿实验数据显示,基于MoleculeOS平台的抗体、抗原复合物结构设计算法,美国某制药公司设计的候选抗体中,有41%与抗原拥有良好的亲和力。而在AI蛋白质从头设计方面,分子之心基于MoleculeOS成功设计了功能与天然蛋白类似但氨基酸数量更少——从而更利于结合或递送的蛋白质,或是能与某个特定小分子结合的蛋白质、与某个特定底物结合的酶等。如在荧光酶(GFP蛋白)设计上,分子之心仅用110个氨基酸,就实现了与238个氨基酸的天然GFP蛋白相似的功能。

AI从头设计的荧光酶

针对药物设计、合成生物学领域的应用需求,分子之心正在基于MoleculeOS用AI技术设计蛋白质药物,并已实现大幅度改进某些工业酶或者完全从头设计酶。

“AI曾颠覆蛋白质结构预测,我们相信,下一次颠覆,即AI蛋白质设计离我们并不遥远。”许锦波教授表示,未来已来,生物科技领域变革即将开启。

本次红|杉全球医疗健康产业峰会是继硅谷和上海的医疗峰会后,红|杉中国第三次聚焦医疗健康的大规模产业峰会。峰会以“以终为始,致远尽微”为主题,汇聚近30位*行业大咖,*学术专家、行业*、新兴高增长企业以及投资者,共同探讨行业最新趋势和未来发展方向,为行业带来全球产业*的思想交锋,共享他们对医疗健康产业化之路的思索,以及在实践中对前沿科技的再发掘。