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該專(zhuān)刊從AI驅(qū)動(dòng)底層技術(shù)、生物元器件智能設(shè)計(jì)合成、人工細(xì)胞智能設(shè)計(jì)再造和智能生物過(guò)程控制優(yōu)化4個(gè)方面闡述AI驅(qū)動(dòng)生物制造的機(jī)遇和挑戰(zhàn)、發(fā)展現(xiàn)狀，展望未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)，為更好推動(dòng)生物制造領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供參考。

論文概覽

標(biāo)題

AI驅(qū)動(dòng)生物制造專(zhuān)刊序言

作者

王欽宏1,2*，馬紅武1,2*，夏建業(yè)1,2*

1 中國(guó)科學(xué)院天津工業(yè)生物技術(shù)研究所 低碳合成工程生物學(xué)全國(guó)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室

2 國(guó)家合成生物技術(shù)創(chuàng)新中心

摘要：生物制造是可持續(xù)發(fā)展重大戰(zhàn)略方向，我國(guó)高度重視生物制造產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，國(guó)家和地方相繼出臺(tái)生物制造專(zhuān)項(xiàng)政策，大力發(fā)展生物制造已成不可阻擋之勢(shì)。當(dāng)前，隨著系統(tǒng)生物學(xué)、合成生物學(xué)的不斷發(fā)展，生物大數(shù)據(jù)、信息技術(shù)正快速與生物技術(shù)融合，為生物體系設(shè)計(jì)、創(chuàng)制及應(yīng)用提供新理論、新方法、新技術(shù)，推動(dòng)生物制造發(fā)展進(jìn)入人工智能驅(qū)動(dòng)時(shí)代。為了把握AI驅(qū)動(dòng)生物制造創(chuàng)新發(fā)展脈絡(luò)，本刊特組織出版專(zhuān)刊，邀請(qǐng)國(guó)內(nèi)多家單位的專(zhuān)家學(xué)者，分別從AI驅(qū)動(dòng)底層技術(shù)、生物元器件智能設(shè)計(jì)合成、人工細(xì)胞智能設(shè)計(jì)再造和智能生物過(guò)程控制優(yōu)化4個(gè)方面闡述AI驅(qū)動(dòng)生物制造的機(jī)遇和挑戰(zhàn)、發(fā)展現(xiàn)狀，展望未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)，為更好推動(dòng)生物制造領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供參考。

生物制造是以微生物、植物、動(dòng)物細(xì)胞等生物體或其組成成分為工具，通過(guò)工業(yè)生物技術(shù)規(guī)?；a(chǎn)醫(yī)藥、食品、材料、能源等產(chǎn)品的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)[1-3]。麥肯錫研究表明，60%人類(lèi)需求的物質(zhì)產(chǎn)品可以通過(guò)生物制造[4]；世界經(jīng)合組織報(bào)告預(yù)測(cè)，至2030年，生物制造的經(jīng)濟(jì)和環(huán)境效益將超過(guò)生物農(nóng)業(yè)和生物醫(yī)藥，在生物經(jīng)濟(jì)中的貢獻(xiàn)率達(dá)到39%[5]。生物制造正推動(dòng)全球制造業(yè)向綠色低碳轉(zhuǎn)型，為應(yīng)對(duì)氣候變化和能源安全、提高產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈韌性、創(chuàng)新糧食和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、促進(jìn)人民生命健康、保護(hù)綠色生態(tài)環(huán)境等提供重要解決方案。生物制造有望改變世界工業(yè)格局，開(kāi)創(chuàng)一個(gè)財(cái)富綠色增長(zhǎng)新紀(jì)元，是實(shí)現(xiàn)工業(yè)可持續(xù)發(fā)展最有希望的領(lǐng)域之一，是全球發(fā)達(dá)國(guó)家實(shí)現(xiàn)再工業(yè)化戰(zhàn)略和搶占未來(lái)產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)制高點(diǎn)的關(guān)鍵。

生物制造已成為全球科技競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵賽道，是經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的重要路徑，我國(guó)高度重視生物制造發(fā)展，將其視為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和提升國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵領(lǐng)域[6-7]。通過(guò)頒布《國(guó)家創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略綱要》《國(guó)家生物技術(shù)發(fā)展戰(zhàn)略綱要》和《“十四五”生物經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》等多項(xiàng)政策和規(guī)劃，明確了生物制造的戰(zhàn)略地位，加大了對(duì)生物制造研發(fā)的投入，鼓勵(lì)企業(yè)、高校和科研機(jī)構(gòu)合作，推動(dòng)關(guān)鍵技術(shù)的突破，旨在推動(dòng)其在醫(yī)藥、農(nóng)業(yè)、能源、工業(yè)等領(lǐng)域的應(yīng)用。2022年、2023年兩次中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議以及2023年全國(guó)兩會(huì)政府工作報(bào)告連續(xù)強(qiáng)調(diào)要發(fā)展生物制造，生物制造創(chuàng)新發(fā)展關(guān)乎我國(guó)在國(guó)際產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)中的位勢(shì)。

科技創(chuàng)新是生物制造發(fā)展的基石，可以有效增加技術(shù)供給，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)的快速進(jìn)步和廣泛應(yīng)用。當(dāng)前，隨著系統(tǒng)生物學(xué)、合成生物學(xué)的不斷發(fā)展，生物大數(shù)據(jù)的積累和大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷進(jìn)步，高性能智能計(jì)算設(shè)計(jì)等信息技術(shù)正快速與生物技術(shù)融合，為生物體系設(shè)計(jì)、創(chuàng)制及應(yīng)用提供新理論、新方法、新技術(shù)，推動(dòng)生物制造發(fā)展進(jìn)入人工智能(artificial intelligence, AI)驅(qū)動(dòng)時(shí)代，生物制造的研發(fā)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的智能化、自動(dòng)化程度快速提升[8-11]。利用AI技術(shù)，DNA合成、蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)、基因編輯、數(shù)字細(xì)胞等底層技術(shù)快速突破和演進(jìn)，不斷拓展對(duì)生物體進(jìn)化演化、功能調(diào)控的認(rèn)知；AI通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析，可以對(duì)生物體進(jìn)行可預(yù)測(cè)的編程，生物系統(tǒng)的元件、線路、途徑、網(wǎng)絡(luò)的可預(yù)測(cè)、可調(diào)控、可再造正逐漸成為現(xiàn)實(shí)；AI通過(guò)快速篩選分析大量生物體樣本和生物數(shù)據(jù)，優(yōu)化實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，大大縮短研發(fā)周期；AI驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)平臺(tái)可以執(zhí)行高通量實(shí)驗(yàn)，減少人為誤差，提高實(shí)驗(yàn)的重復(fù)性和可靠性；AI能夠處理和分析海量生物數(shù)據(jù)，給出更合理的策略，優(yōu)化生物工藝流程，實(shí)現(xiàn)生物工程的智能監(jiān)測(cè)和智能控制，大幅度提升生物制造的生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，推進(jìn)生物制造將朝著更高效、更綠色、更精準(zhǔn)的方向發(fā)展，為人類(lèi)社會(huì)帶來(lái)更多福祉。

為了準(zhǔn)確把握AI驅(qū)動(dòng)生物制造創(chuàng)新發(fā)展脈絡(luò)，本期專(zhuān)刊以“AI驅(qū)動(dòng)生物制造”為主題，邀請(qǐng)了國(guó)內(nèi)多家單位的專(zhuān)家學(xué)者，分別從AI驅(qū)動(dòng)底層技術(shù)、生物元器件智能設(shè)計(jì)合成、人工細(xì)胞智能設(shè)計(jì)再造和智能生物過(guò)程控制優(yōu)化4個(gè)方面闡述AI驅(qū)動(dòng)生物制造的機(jī)遇和挑戰(zhàn)、發(fā)展現(xiàn)狀，展望未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)，推動(dòng)相關(guān)研究領(lǐng)域發(fā)展和成熟，以更好地推動(dòng)生物制造領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

1  AI驅(qū)動(dòng)底層技術(shù)

底層技術(shù)是支撐生物制造研發(fā)和應(yīng)用的核心技術(shù)體系，涵蓋了從基因操作到生物系統(tǒng)設(shè)計(jì)的多個(gè)層面，AI的快速發(fā)展提供了強(qiáng)大的工具和方法，正在深刻改變生物制造相關(guān)的底層技術(shù)，推動(dòng)了從數(shù)據(jù)庫(kù)、知識(shí)庫(kù)、大模型、計(jì)算模擬、蛋白從頭設(shè)計(jì)、基因精準(zhǔn)編輯等方面的全面創(chuàng)新發(fā)展，顯著提升了生物制造領(lǐng)域的研發(fā)效率和應(yīng)用潛力。數(shù)據(jù)庫(kù)、知識(shí)庫(kù)與大模型是支撐生物制造研發(fā)和應(yīng)用的重要基礎(chǔ)設(shè)施，中國(guó)科學(xué)院天津工業(yè)生物技術(shù)研究所馬紅武團(tuán)隊(duì)全面梳理了面向生物制造的數(shù)據(jù)庫(kù)、知識(shí)庫(kù)與大語(yǔ)言模型的最新研究進(jìn)展、發(fā)展方向、難點(diǎn)以及新興技術(shù)，探討了如何整合現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)，構(gòu)建知識(shí)庫(kù)，特別是通過(guò)大模型實(shí)現(xiàn)生物制造相關(guān)知識(shí)的獲取和生成，特別指出通過(guò)持續(xù)的技術(shù)創(chuàng)新和跨學(xué)科合作，利用高質(zhì)量的數(shù)據(jù)庫(kù)、知識(shí)庫(kù)和大模型技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)知識(shí)驅(qū)動(dòng)的更智能化、自動(dòng)化的生物制造過(guò)程[12]。計(jì)算模擬驅(qū)動(dòng)的生物元件、代謝網(wǎng)絡(luò)乃至細(xì)胞系統(tǒng)的機(jī)理解析、定向改造和按需設(shè)計(jì)，可為解決不同層次的生物學(xué)問(wèn)題提供新的技術(shù)方案，中國(guó)科學(xué)院天津工業(yè)生物技術(shù)研究所盛翔團(tuán)隊(duì)結(jié)合近年來(lái)高性能AI模型的快速發(fā)展，在介紹基于物理原理的傳統(tǒng)蛋白計(jì)算模擬方法及其應(yīng)用基礎(chǔ)上，系統(tǒng)梳理了融合AI和物理原理的最新計(jì)算模擬技術(shù)，進(jìn)而提出在AI模型中結(jié)合嚴(yán)謹(jǐn)?shù)幕瘜W(xué)知識(shí)和既定的物理原理，可有效提升數(shù)據(jù)處理和模式識(shí)別能力，從而提高計(jì)算效率和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性[13]。蛋白質(zhì)突變效應(yīng)預(yù)測(cè)旨在評(píng)估蛋白質(zhì)序列中單個(gè)或多個(gè)氨基酸突變對(duì)其結(jié)構(gòu)、功能和穩(wěn)定性的影響，是進(jìn)行蛋白質(zhì)精準(zhǔn)設(shè)計(jì)的前提，上海交通大學(xué)洪亮團(tuán)隊(duì)綜述了蛋白質(zhì)語(yǔ)言模型在蛋白質(zhì)突變效應(yīng)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用，重點(diǎn)討論了基于序列的模型、基于結(jié)構(gòu)的模型以及結(jié)合序列和結(jié)構(gòu)信息的模型3類(lèi)模型的原理、優(yōu)勢(shì)和局限性，并探討了無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和監(jiān)督學(xué)習(xí)在模型訓(xùn)練中的應(yīng)用以及當(dāng)前相關(guān)研究面臨的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的獲取、數(shù)據(jù)噪聲的處理等主要挑戰(zhàn)，還展望了多模態(tài)融合、少樣本學(xué)習(xí)等新興技術(shù)的應(yīng)用前景，為相關(guān)研究者提供一個(gè)全面的視角來(lái)審視蛋白質(zhì)突變效應(yīng)預(yù)測(cè)領(lǐng)域狀況[14]?；蚓庉?，尤其是CRISPR-Cas基因編輯可以對(duì)生物體的基因組進(jìn)行精準(zhǔn)修改以實(shí)現(xiàn)基因功能的調(diào)控、修復(fù)或改造，AI的發(fā)展進(jìn)一步提升了基因編輯的能力和效率，中國(guó)科學(xué)院天津工業(yè)生物技術(shù)研究所王猛團(tuán)隊(duì)綜述了AI技術(shù)在CRISPR-Cas系統(tǒng)設(shè)計(jì)、挖掘與改造中的應(yīng)用進(jìn)展，AI技術(shù)可以更好地助力分析高通量測(cè)序數(shù)據(jù)，優(yōu)化sgRNA設(shè)計(jì)，提升編輯效率，預(yù)測(cè)脫靶效應(yīng)，提高了基因編輯的效率和精確性，同時(shí)借助自動(dòng)化設(shè)施，基因編輯的全流程將實(shí)現(xiàn)高通量并行操作，為實(shí)現(xiàn)智能化、精準(zhǔn)化的高通量基因組編輯奠定了基礎(chǔ)[15]。

[12]毛志濤, 廖小平, 馬紅武. 面向生物制造的數(shù)據(jù)庫(kù)、知識(shí)庫(kù)與大模型[J]. 生物工程學(xué)報(bào), 2025, 41(3): 901-916.

[13]劉保艷, 李帥, 蘇浩, 盛翔. 人工智能與物理原理融合驅(qū)動(dòng)的蛋白計(jì)算模擬技術(shù)[J]. 生物工程學(xué)報(bào), 2025, 41(3): 917-933.

[14]張良, 談攀, 洪亮. 基于蛋白質(zhì)語(yǔ)言模型的突變效應(yīng)預(yù)測(cè)研究進(jìn)展[J]. 生物工程學(xué)報(bào), 2025, 41(3): 934-948.

[15]毛雨豐, 儲(chǔ)光蕓, 梁慶玲, 劉葉, 楊毅, 廖小平, 王猛. 基于人工智能的CRISPR-Cas系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、挖掘與改造[J]. 生物工程學(xué)報(bào), 2025, 41(3): 949-967.

2  生物元器件智能設(shè)計(jì)合成

生物元器件包括核酸元件、酶蛋白元件、轉(zhuǎn)運(yùn)與調(diào)控蛋白元件以及處理邏輯運(yùn)算、信號(hào)感知與代謝調(diào)控等功能的基因線路，是生物體的基本功能單元，類(lèi)似于電子工程中的標(biāo)準(zhǔn)化元件，可以被組裝成更復(fù)雜的、具有特定功能的生物系統(tǒng)，從而提升生物制造的能力和效率。結(jié)合AI技術(shù)，通過(guò)智能設(shè)計(jì)合成，能夠顯著提高生物元器件的設(shè)計(jì)效率和功能性，不斷提升生物制造應(yīng)用能力。核酸元件是在各種生物過(guò)程中發(fā)揮重要作用的功能性核酸(DNA或RNA)序列，是生物體生命活動(dòng)的基礎(chǔ)，也是生物制造高效生產(chǎn)的關(guān)鍵。中國(guó)科學(xué)院天津工業(yè)生物技術(shù)研究所孫喆、張學(xué)禮團(tuán)隊(duì)系統(tǒng)總結(jié)了應(yīng)用于生物制造的各種DNA和RNA核酸元件，分析了基于人工智能算法構(gòu)建的核酸元件預(yù)測(cè)和設(shè)計(jì)工具及人工智能技術(shù)在生物制造中的應(yīng)用案例，探討了由于生物系統(tǒng)的復(fù)雜性和高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足等問(wèn)題造成的核酸元件智能設(shè)計(jì)在生物制造中的應(yīng)用較為單一等現(xiàn)象，指出進(jìn)一步整合人工智能技術(shù)、合成生物學(xué)和高通量技術(shù)等，有望開(kāi)發(fā)更高效準(zhǔn)確的核酸元件設(shè)計(jì)方法，加速其在生物制造中的應(yīng)用[16]。酶作為生物催化劑，在生物制造中發(fā)揮著關(guān)鍵作用；針對(duì)天然酶蛋白難以滿足工業(yè)生產(chǎn)的需求，挖掘和設(shè)計(jì)改造酶蛋白以適應(yīng)特定的生物制造過(guò)程至關(guān)重要；中國(guó)科學(xué)院天津工業(yè)生物技術(shù)研究所廖小平團(tuán)隊(duì)系統(tǒng)總結(jié)了近年來(lái)AI技術(shù)在酶蛋白挖掘、評(píng)估、改造和從頭設(shè)計(jì)方面的相關(guān)進(jìn)展，指出AI技術(shù)可通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，分析大量生物信息學(xué)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)蛋白的功能和特性，從而加速蛋白的發(fā)現(xiàn)和優(yōu)化過(guò)程；AI還可以通過(guò)模擬和預(yù)測(cè)酶蛋白在不同條件下的性能，為酶蛋白的精準(zhǔn)設(shè)計(jì)提供指導(dǎo)[17]。轉(zhuǎn)錄調(diào)控蛋白是一類(lèi)能夠與DNA結(jié)合并調(diào)控基因轉(zhuǎn)錄的蛋白質(zhì)，其在基因表達(dá)調(diào)控中起著核心作用，近年來(lái)利用轉(zhuǎn)錄調(diào)控蛋白構(gòu)建生物傳感器，在生物制造的工程菌株構(gòu)建優(yōu)化、動(dòng)態(tài)調(diào)控、高通量篩選等方面實(shí)現(xiàn)了廣泛應(yīng)用。中國(guó)科學(xué)院微生物研究所唐雙焱團(tuán)隊(duì)梳理了近年來(lái)在計(jì)算機(jī)模擬和人工智能技術(shù)輔助下，采用蛋白質(zhì)工程手段，智能設(shè)計(jì)、改造轉(zhuǎn)錄調(diào)控蛋白以提升其性能的相關(guān)研究進(jìn)展，指出計(jì)算機(jī)模擬和人工智能輔助技術(shù)可實(shí)現(xiàn)對(duì)轉(zhuǎn)錄調(diào)控蛋白更精準(zhǔn)快捷地設(shè)計(jì)構(gòu)建，正在快速推動(dòng)新型生物傳感器的創(chuàng)制研發(fā)，滿足實(shí)際應(yīng)用的需求[18]?；蚓€路由一系列核酸元件、蛋白元件、調(diào)控元件等生物元件組成，能夠執(zhí)行特定的邏輯功能或調(diào)控基因表達(dá)來(lái)實(shí)現(xiàn)特定的生物行為，在生物制造中發(fā)揮必不可少的作用。浙江大學(xué)王寶俊團(tuán)隊(duì)概述了基因線路設(shè)計(jì)中常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，分析了機(jī)器學(xué)習(xí)如何在合成啟動(dòng)子、RNA調(diào)控元件、轉(zhuǎn)錄因子等生物元件及簡(jiǎn)單基因線路的智能設(shè)計(jì)中突破傳統(tǒng)方法的局限，探討了智能化設(shè)計(jì)當(dāng)前面臨的主要挑戰(zhàn)及其潛在解決方案，并展望了機(jī)器學(xué)習(xí)與生物系統(tǒng)設(shè)計(jì)未來(lái)的融合趨勢(shì)，強(qiáng)調(diào)了跨學(xué)科合作在這一進(jìn)程中的重要性[19]。

[16]王金盛, 孫喆, 張學(xué)禮. 生物制造中核酸元件的智能設(shè)計(jì)[J]. 生物工程學(xué)報(bào), 2025, 41(3): 968-992.

[17]劉翠, 史振坤, 馬紅武, 廖小平. 蛋白元件的智能挖掘、改造和從頭設(shè)計(jì)[J]. 生物工程學(xué)報(bào), 2025, 41(3): 993-1010.

[18]梁朝寧, 向臘, 唐雙焱. 基于轉(zhuǎn)錄調(diào)控蛋白的生物傳感器的智能設(shè)計(jì)構(gòu)建[J]. 生物工程學(xué)報(bào), 2025, 41(3): 1011-1022.

[19]毛瑞超, 王寶俊. 合成生物元件與線路的智能設(shè)計(jì)[J]. 生物工程學(xué)報(bào), 2025, 41(3): 1023-1051.

3  人工細(xì)胞智能設(shè)計(jì)再造

人工細(xì)胞(或工程細(xì)胞)是指通過(guò)合成生物學(xué)等手段構(gòu)建的具有生命基本特征和特定功能的細(xì)胞或類(lèi)細(xì)胞系統(tǒng)，可以基于天然細(xì)胞，通過(guò)基因編輯、代謝工程等手段改造獲得，也可以利用脂質(zhì)、核酸、蛋白質(zhì)等非生命物質(zhì)從頭合成構(gòu)建。結(jié)合AI技術(shù)，智能設(shè)計(jì)再造正在顯著提升人工細(xì)胞的構(gòu)建效率和功能性，從而在生物制造中發(fā)揮更大作用。高效設(shè)計(jì)、構(gòu)建人工細(xì)胞需要精準(zhǔn)、全面的數(shù)字細(xì)胞模型，而近年來(lái)多學(xué)科的發(fā)展和融合可以更精確地測(cè)量細(xì)胞組分動(dòng)態(tài)變化，快速獲取海量生物數(shù)據(jù)，使得細(xì)胞過(guò)程數(shù)理模型的精確構(gòu)建日益可行。中國(guó)科學(xué)院天津工業(yè)生物技術(shù)研究所朱巖團(tuán)隊(duì)整理歸納了細(xì)胞生命過(guò)程數(shù)學(xué)建模的技術(shù)體系，詳細(xì)闡述了單一細(xì)胞生命過(guò)程的數(shù)學(xué)模型，進(jìn)一步總結(jié)了多過(guò)程模型以及全細(xì)胞模型的相關(guān)方法，系統(tǒng)評(píng)述了相關(guān)數(shù)學(xué)模型在解析細(xì)胞運(yùn)作規(guī)律、工程細(xì)胞設(shè)計(jì)中的具體應(yīng)用，并進(jìn)一步指出了數(shù)學(xué)建模的當(dāng)前挑戰(zhàn)，探討了可能的解決方案，旨在推動(dòng)該領(lǐng)域的研究進(jìn)展和技術(shù)革新，加速人工細(xì)胞創(chuàng)制迭代，實(shí)現(xiàn)高效可持續(xù)的綠色生物制造[20]。蛋白質(zhì)表達(dá)是一個(gè)涵蓋轉(zhuǎn)錄、翻譯、折疊、轉(zhuǎn)運(yùn)與翻譯后修飾等精密調(diào)控的復(fù)雜過(guò)程，是實(shí)現(xiàn)生物制造的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，結(jié)合蛋白表達(dá)數(shù)據(jù)構(gòu)建其模型對(duì)理解蛋白表達(dá)的各種細(xì)胞因素和調(diào)控機(jī)制具有重要意義。中國(guó)科學(xué)院天津工業(yè)生物技術(shù)研究所馬紅武團(tuán)隊(duì)評(píng)述了近年來(lái)蛋白表達(dá)過(guò)程機(jī)理模型構(gòu)建和通過(guò)人工智能方法分析各種因素對(duì)蛋白表達(dá)的影響方面的進(jìn)展，明確數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能模型主要研究目標(biāo)蛋白的氨基酸序列和相應(yīng)基因及調(diào)控區(qū)核苷酸序列對(duì)蛋白表達(dá)的影響，而機(jī)理模型則側(cè)重表達(dá)底盤(pán)細(xì)胞中關(guān)鍵組分如氨酰tRNA合酶等對(duì)蛋白表達(dá)的影響；提出將機(jī)理模型和人工智能模型相結(jié)合，綜合考慮胞內(nèi)因素和表達(dá)序列特征的影響，有望進(jìn)一步加深對(duì)蛋白表達(dá)系統(tǒng)的理解，為提升生物制造效率提供理論指導(dǎo)和技術(shù)支持[21]。能量代謝既可以通過(guò)改變物質(zhì)代謝流分配提升生產(chǎn)效率，也可以通過(guò)改變酶催化反應(yīng)的熱力學(xué)參數(shù)，影響反應(yīng)平衡減少能量消耗，從而降低生物制造的效率和生產(chǎn)成本。中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院于濤團(tuán)隊(duì)梳理了底物水平磷酸化和氧化磷酸化這2類(lèi)能量代謝調(diào)控對(duì)物質(zhì)代謝以及生物制造的影響，探討了如何通過(guò)合成生物學(xué)，尤其是通過(guò)AI輔助的計(jì)算設(shè)計(jì)優(yōu)化能量代謝，改善人工細(xì)胞性能，增加生物制造目標(biāo)產(chǎn)品產(chǎn)量和轉(zhuǎn)化率[22]。細(xì)胞中由自發(fā)或由酶催化的代謝反應(yīng)組成了高度復(fù)雜的代謝網(wǎng)絡(luò)與細(xì)胞生理代謝活動(dòng)運(yùn)作密切相關(guān)，因此，細(xì)胞生理代謝網(wǎng)絡(luò)模型的重構(gòu)有助于從系統(tǒng)層面上解析基因型與生長(zhǎng)表型之間的關(guān)聯(lián)，為細(xì)胞生理代謝活動(dòng)精準(zhǔn)刻畫(huà)與生物綠色制造等研究提供重要的計(jì)算生物學(xué)工具。上海交通大學(xué)魯洪中團(tuán)隊(duì)系統(tǒng)介紹全基因組規(guī)模代謝網(wǎng)絡(luò)模型、動(dòng)力學(xué)模型、酶約束代謝模型等不同類(lèi)型細(xì)胞生理代謝網(wǎng)絡(luò)模型發(fā)展與應(yīng)用的最新研究進(jìn)展，指出最近的人工智能技術(shù)為高精度細(xì)胞生理代謝網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建提供了全新機(jī)遇，并總結(jié)了其在動(dòng)力學(xué)模型和酶約束模型構(gòu)建等領(lǐng)域的具體應(yīng)用案例，相關(guān)研究為高性能人工細(xì)胞的創(chuàng)制提供了強(qiáng)大計(jì)算支撐[23]。

[20]朱巖, 孫際賓. 細(xì)胞生命過(guò)程數(shù)學(xué)刻畫(huà)建模[J]. 生物工程學(xué)報(bào), 2025, 41(3): 1052-1078.

[21]楊毅, 杜軍, 楊春賀, 馬紅武. 蛋白表達(dá)系統(tǒng)的機(jī)理模型和人工智能模型研究進(jìn)展[J]. 生物工程學(xué)報(bào), 2025, 41(3): 1079-1097.

[22]楊一群, 劉清清, 田碩, 于濤. 細(xì)胞工廠能量代謝設(shè)計(jì)研究進(jìn)展[J]. 生物工程學(xué)報(bào), 2025, 41(3): 1098-1111.

[23]肖陸馳, 魯洪中. 細(xì)胞生理代謝網(wǎng)絡(luò)模型重構(gòu)和優(yōu)化的進(jìn)展[J]. 生物工程學(xué)報(bào), 2025, 41(3): 1112-1132.

4  智能生物過(guò)程控制優(yōu)化

生物制造過(guò)程既包含復(fù)雜的細(xì)胞生命過(guò)程又包含復(fù)雜的環(huán)境混合、傳質(zhì)過(guò)程，是細(xì)胞與外部環(huán)境動(dòng)態(tài)相互作用結(jié)果的體現(xiàn)。智能生物過(guò)程控制優(yōu)化是利用AI、大數(shù)據(jù)和自動(dòng)化技術(shù)，對(duì)生物過(guò)程中的環(huán)境條件、細(xì)胞代謝特性參數(shù)等進(jìn)行智能感知，在感知基礎(chǔ)上對(duì)生物過(guò)程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控、分析和優(yōu)化，以提高生產(chǎn)效率、降低成本并確保產(chǎn)品質(zhì)量。AI等跨學(xué)科的融合發(fā)展正在推動(dòng)生物制造過(guò)程向智能化、精準(zhǔn)化和高效化方向發(fā)展。感應(yīng)代謝與環(huán)境變化并做出自適應(yīng)調(diào)控是細(xì)胞生命活動(dòng)的關(guān)鍵，揭示細(xì)胞代謝與環(huán)境適應(yīng)的調(diào)控機(jī)制，不僅有助于理解生命活動(dòng)的基本規(guī)律，還為優(yōu)化和提升生物制造過(guò)程效率提供了新思路。江南大學(xué)劉立明團(tuán)隊(duì)從細(xì)胞如何通過(guò)膜上的感受器和胞內(nèi)的信號(hào)傳導(dǎo)通路感應(yīng)代謝和環(huán)境的差異性變化，細(xì)胞自適應(yīng)調(diào)控以應(yīng)對(duì)不斷變化的代謝和環(huán)境差異的方式有哪些，以及如何利用已知的細(xì)胞感知和適應(yīng)調(diào)控機(jī)制這3個(gè)方面對(duì)細(xì)胞代謝與環(huán)境適應(yīng)調(diào)控的研究進(jìn)行了總結(jié)，并從動(dòng)態(tài)調(diào)控、理性代謝工程改造和適應(yīng)性進(jìn)化3個(gè)方面探討了基于細(xì)胞自適應(yīng)調(diào)控的生物制造應(yīng)用場(chǎng)景及未來(lái)的發(fā)展方向[24]。生物制造過(guò)程本身固有的時(shí)空異質(zhì)性、復(fù)雜性以及動(dòng)態(tài)性，給生物過(guò)程系統(tǒng)認(rèn)知、優(yōu)化調(diào)控帶來(lái)了重大挑戰(zhàn)，利用系統(tǒng)生物學(xué)定量檢測(cè)生物過(guò)程中細(xì)胞內(nèi)外組分的動(dòng)態(tài)變化，解析生物系統(tǒng)與環(huán)境間的動(dòng)態(tài)互作原理，挖掘海量組學(xué)數(shù)據(jù)，建立機(jī)理或數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)學(xué)模型，可以實(shí)現(xiàn)生物過(guò)程計(jì)算模擬，從而可以預(yù)測(cè)環(huán)境條件變化、基因調(diào)控或外源干擾對(duì)細(xì)胞功能的影響，為優(yōu)化生物過(guò)程與控制策略提供可能。中國(guó)科學(xué)院天津工業(yè)生物技術(shù)研究所孫際賓團(tuán)隊(duì)梳理了生物過(guò)程多組學(xué)數(shù)據(jù)獲取及分析以及基于多組學(xué)數(shù)據(jù)的生物過(guò)程建模方法，探討了多組學(xué)和建模在過(guò)程參數(shù)調(diào)整、發(fā)酵控制、環(huán)境應(yīng)變應(yīng)答、營(yíng)養(yǎng)優(yōu)化以及實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與調(diào)整等關(guān)鍵環(huán)節(jié)的實(shí)際應(yīng)用，多組學(xué)數(shù)據(jù)整合及模型化在提升生物過(guò)程操作精度方面的巨大潛力，討論了目前生物過(guò)程優(yōu)化所面臨的挑戰(zhàn)及可能的解決策略，指出通過(guò)解決相關(guān)問(wèn)題，可以更好地理解和控制復(fù)雜的生物過(guò)程，從而推動(dòng)生物制造領(lǐng)域的快速發(fā)展[25]。生物發(fā)酵過(guò)程優(yōu)化效率低已成為限制生物制造創(chuàng)新成果產(chǎn)業(yè)化的瓶頸，而生物發(fā)酵過(guò)程的數(shù)字化、智能化為突破這一瓶頸提供了新路徑。中國(guó)科學(xué)院天津工業(yè)生物技術(shù)研究所夏建業(yè)團(tuán)隊(duì)針對(duì)發(fā)酵過(guò)程實(shí)時(shí)智能感知與優(yōu)化控制的創(chuàng)新發(fā)展，梳理了常規(guī)檢測(cè)技術(shù)、高級(jí)檢測(cè)技術(shù)、實(shí)時(shí)智能感知技術(shù)在生物發(fā)酵優(yōu)化過(guò)程中的應(yīng)用，同時(shí)分析對(duì)比了傳統(tǒng)生物過(guò)程優(yōu)化控制技術(shù)、多參數(shù)發(fā)酵優(yōu)化控制技術(shù)，以及實(shí)時(shí)智能感知支持下的過(guò)程優(yōu)化控制技術(shù)的差異和優(yōu)劣，并對(duì)未來(lái)智能發(fā)酵優(yōu)化控制技術(shù)進(jìn)行展望，指出基于數(shù)字孿生的過(guò)程優(yōu)化與智能控制，將提升生物發(fā)酵過(guò)程的自主適應(yīng)能力，為生物制造的智能化和可持續(xù)發(fā)展提供強(qiáng)大支持[26]。生物過(guò)程具有生命體系與物質(zhì)轉(zhuǎn)化體系雙重屬性，其多層次多尺度間的復(fù)雜關(guān)聯(lián)導(dǎo)致生物過(guò)程優(yōu)化十分困難，深入認(rèn)識(shí)介尺度機(jī)理是了解生物過(guò)程動(dòng)態(tài)變化和梳理多尺度復(fù)雜關(guān)系的關(guān)鍵之一。近年來(lái)AI優(yōu)化與介尺度模擬的結(jié)合為生物過(guò)程優(yōu)化注入了新的活力，中國(guó)科學(xué)院過(guò)程工程研究所楊超團(tuán)隊(duì)梳理生物過(guò)程中基于群體平衡模型/格子玻爾茲曼方法的介尺度模擬仿真、機(jī)器學(xué)習(xí)方法的AI優(yōu)化、AI與分子動(dòng)力學(xué)模擬/計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)，提出生物過(guò)程中的介尺度模擬需要由顆粒間的作用向亞顆粒尺度(如界面問(wèn)題)深入，呈現(xiàn)更多時(shí)空變化的細(xì)節(jié)，進(jìn)而建立介尺度范圍內(nèi)不同物理空間尺度和不同時(shí)間尺度問(wèn)題的耦合方法，厘清生物過(guò)程的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)特征，解析多尺度間的耦合機(jī)制，為優(yōu)化生物過(guò)程提供參考[27]。

盡管結(jié)合AI的強(qiáng)大計(jì)算能力、數(shù)據(jù)挖掘能力和自動(dòng)化技術(shù)，生物制造正朝著更高效、更精準(zhǔn)、更可持續(xù)的方向發(fā)展，但是AI驅(qū)動(dòng)生物制造的未來(lái)仍然充滿大量挑戰(zhàn)，需要進(jìn)一步加強(qiáng)生物學(xué)、工程學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)的跨學(xué)科合作，促進(jìn)AI驅(qū)動(dòng)生物制造不斷創(chuàng)新，拓展應(yīng)用，為人類(lèi)面臨的能源、資源和環(huán)境問(wèn)題提供全新解決方案。此外，本專(zhuān)刊內(nèi)容上或會(huì)存在一些問(wèn)題，希望各位同行和廣大讀者進(jìn)一步批評(píng)指正。

[24]劉源, 胡貴鵬, 李曉敏, 劉佳, 高聰, 劉立明. 微生物細(xì)胞代謝與環(huán)境適應(yīng)調(diào)控研究進(jìn)展[J]. 生物工程學(xué)報(bào), 2025, 41(3): 1133-1151.

[25]朱巖, 張志丹, 覃培斌, 申杰, 孫際賓. 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的生物制造過(guò)程多組學(xué)分析與建模[J]. 生物工程學(xué)報(bào), 2025, 41(3): 1152-1178.

[26]夏建業(yè), 龍東嬌, 陳敏, 陳安祥. 智能生物制造之發(fā)酵過(guò)程優(yōu)化: 在線檢測(cè)、人工智能與數(shù)字孿生技術(shù)[J]. 生物工程學(xué)報(bào), 2025, 41(3): 1179-1196.

[27]王智慧, 王聰, 張慶華, 夏建業(yè), 叢威, 楊超. 生物過(guò)程的介尺度模擬仿真與AI優(yōu)化[J]. 生物工程學(xué)報(bào), 2025, 41(3): 1197-1218.

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《生物工程學(xué)報(bào)》（1985年創(chuàng)刊，月刊）是由中國(guó)科學(xué)院微生物研究所和中國(guó)微生物學(xué)會(huì)共同主辦，國(guó)內(nèi)外公開(kāi)發(fā)行的學(xué)術(shù)期刊。本刊重點(diǎn)報(bào)道生物工程領(lǐng)域的最新研究成果與進(jìn)展，主要欄目有：綜述、工業(yè)生物技術(shù)、合成生物技術(shù)、環(huán)境生物技術(shù)、農(nóng)業(yè)生物技術(shù)、食品生物技術(shù)、醫(yī)藥生物技術(shù)等?！渡锕こ虒W(xué)報(bào)》是北大中文核心期刊、中信所中國(guó)科技核心期刊、中國(guó)科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫(kù)CSCD核心期刊、中國(guó)科技期刊卓越行動(dòng)計(jì)劃入選期刊。本刊已被美國(guó)醫(yī)學(xué)索引MEDLINE/PubMed、荷蘭Scopus、美國(guó)化學(xué)文摘CA、美國(guó)生物學(xué)文摘BA、俄羅斯文摘AJ、日本科學(xué)技術(shù)社數(shù)據(jù)庫(kù)JST、英國(guó)國(guó)際農(nóng)業(yè)與生物科學(xué)研究文摘CABI、美國(guó)劍橋科學(xué)文摘（自然科學(xué)卷）CSA(NS)、波蘭哥白尼索引IC、荷蘭醫(yī)學(xué)文摘EMBASE、中國(guó)科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫(kù)（CSCD）、中國(guó)知網(wǎng)（CNKI）、萬(wàn)方數(shù)據(jù)庫(kù)等國(guó)內(nèi)外多個(gè)檢索數(shù)據(jù)庫(kù)收錄?！渡锕こ虒W(xué)報(bào)》曾獲得百種中國(guó)杰出學(xué)術(shù)期刊(2012年)、中國(guó)精品科技期刊(2014?2017年)、中國(guó)科學(xué)院科學(xué)出版基金科技期刊排行榜三等獎(jiǎng)(2015?2018年)、中國(guó)國(guó)際影響力優(yōu)秀學(xué)術(shù)期刊（2024年）等榮譽(yù)，并獲得中國(guó)科協(xié)精品科技期刊學(xué)術(shù)質(zhì)量提升項(xiàng)目(2015?2017年)、中國(guó)科協(xié)中文科技期刊精品建設(shè)計(jì)劃“學(xué)術(shù)創(chuàng)新引領(lǐng)項(xiàng)目”(2018年)、中國(guó)科學(xué)院精品期刊試點(diǎn)項(xiàng)目（2024-2025年）、連續(xù)兩期中國(guó)科技期刊卓越行動(dòng)計(jì)劃項(xiàng)目（2019?2023年，2024?2028年）資助。

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