導語：作為2024年服貿會重要組成部分之一，國家衛生健康委員會百姓健康頻道(CHTV)定於9月13日在京舉辦“2024首都國際醫學大會的平行論壇——數智醫療與醫學人工智能創新論壇”，CHTV&醫學論壇網將為您帶來AI賦能醫療的係列報道。在論壇舉辦前，本文先帶大家了解一下AI與合成生物學是如何聯手重塑藥物研發的。

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領域專家介紹

        在最開始向大家介紹一位我國合成生物學領域的著名專家——鄧子新院士，鄧院士長期從事微生物代謝的分子生物學研究，主攻放線菌遺傳學及抗生素生物合成的化學生物學研究，在合成生物學領域頗有建樹。2024首都國際醫學大會的平行論壇——數智醫療與醫學人工智能創新論壇上，鄧子新院士將做題為“合成生物學的應用場景和科創實踐”的主旨報告，為大家帶來精彩內容，敬請期待!

        在當今醫藥研發的版圖中，生物合成與人工智能(AI)的結合正開啟一場革命。AI的預測和優化能力，結合生物合成的創新設計，正在引領我們走向個性化、高效、低成本的藥物研發新時代。

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生物合成與AI的協同效應

        生物合成學，作為合成生物學的一個分支，專注於設計和構建具有特定功能的生物係統。它與人工智能(AI)的結合，正成為推動醫藥研發創新的重要力量(圖1)。AI在生物合成中的應用，不僅加速了生物係統設計的精確性和預測性，還極大地提高了研發效率。通過機器學習，AI能夠處理和分析大量複雜的生物數據，從而預測生物係統的行為和特性。這種預測能力對於設計具有特定功能的生物係統至關重要，例如，設計能夠針對特定疾病靶標發揮作用的蛋白質或藥物分子。

圖1 人工智能用於增強/加速合成生物學的每個環節

        此外，AI在生物合成過程中的應用還包括自動化的生物部件和路徑優化，以及對生物係統進行動態調控。AI技術能夠識別出最優的生物部件組合，以及它們在生物係統中的最佳配置，從而實現對生物係統性能的優化。同時，AI還能夠模擬生物係統在不同環境條件下的行為，為生物合成過程提供實時的反饋和調控。這種實時的監控和調整能力，使得生物合成過程更加靈活和適應性強，能夠快速響應研發過程中出現的各種變化。

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舉例：合成生物學+AI助力RNA藥物研發的思考

        RNA作為一種多功能生物分子，在藥物開發中具有巨大潛力。通過合成生物學和AI，可以設計出具有特定功能的RNA藥物，例如自我擴增的RNA(saRNA)和環狀RNA(circRNA)，這些技術可以提高RNA的穩定性和功能性。

        合成生物學在RNA藥物研發中的作用

        合成生物學將工程原理應用於生物學，以開發新功能或增強現有功能。通過合成組合生物部件，可以增強分子屬性，例如通過引入額外的部件到mRNA序列中來促進自我擴增或環狀化。

        AI在RNA藥物研發中的作用

        AI通過分析大量數據，幫助預測具有所需功能的序列，從而加速藥物發現過程。與傳統的定向進化方法相比，AI可以預測有前景的候選序列，這些序列可以直接用於合成和測試，減少了生成和篩選庫的工作量。

        AI與合成生物學的結合

        AI可以幫助設計RNA藥物，這些藥物可以特異性地識別特定組織或疾病條件，觸發分子折疊。例如，利用核糖開關(riboswitches)可以實現通過配體結合來調節RNA構建物的表達。

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未來藥物的研發路徑

        隨著基礎數據的積累以及分子動力學模擬的能力提高，AI有潛力解析大量信息，識別有前景的藥物靶標，並簡化篩選過程。AI可以評估數據中的趨勢，並推薦與疾病相關的各種靶標以及合適的藥物構建。

        未來，AI聯合合成生物學進行藥物研發將推動藥物研發進入新的時代，可能的開發路徑。

圖2 AI支持下實施合成生物學的藥物開發路徑

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挑戰與展望

        盡管AI與生物合成的結合在藥物研發中展現出巨大潛力，但也存在挑戰，主要是數據的質量和數量。AI模型的訓練需要大量標注數據，而生物合成領域的數據往往稀缺且複雜。然而，隨著技術的進步，這些挑戰正在被克服。改進的算法和增加的計算能力使AI能更好地處理複雜生物數據，而生物合成實驗技術的發展也提高了數據的質量和數量。

        未來，AI與生物合成的結合將推動藥物研發進入一個新時代。通過AI的預測和優化能力，結合生物合成的創新設計，我們可以期待一個更加個性化、高效和低成本的藥物開發流程。此外，這種結合還有望擴展到精準醫療、基因編輯和生物製造等多個領域。

        參考文獻

        [1]GARCÍA MARTÍN H, MAZURENKO S, ZHAO H. Special issue on artificial intelligence for synthetic biology[J]. ACS Synth Biol, 2024, 13(2): 408-410. DOI: 10.1021/acssynbio.3c00760.

        [2]HILL A, TRUE J M, JONES C H. Transforming drug development with synthetic biology and AI[J]. Trends Biotechnol, 2024, 20: 38383215. DOI: 10.1016/j.tibtech.2024.01.008.

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        編輯：石頭

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        排版：半夏