导语：作为2024年服贸会重要组成部分之一，国家卫生健康委员会百姓健康频道（CHTV）定于9月13日在京举办“2024首都国际医学大会的平行论坛——数智医疗与医学人工智能创新论坛”，CHTV&医学论坛网将为您带来AI赋能医疗的系列报道。在论坛举办前，本文先带大家了解一下AI与合成生物学是如何联手重塑药物研发的。

01领域专家介绍

在最开始向大家介绍一位我国合成生物学领域的著名专家——邓子新院士，邓院士长期从事微生物代谢的分子生物学研究，主攻放线菌遗传学及抗生素生物合成的化学生物学研究，在合成生物学领域颇有建树。2024首都国际医学大会的平行论坛——数智医疗与医学人工智能创新论坛上，邓子新院士将做题为“合成生物学的应用场景和科创实践”的主旨报告，为大家带来精彩内容，敬请期待！

邓子新院士

中国科学院院士，第三世界科学院院士，美国微生物科学院院士。现担任上海交通大学生命科学技术学院名誉院长，微生物代谢国家重点实验室主任。武汉大学药学院名誉院长、学科建设委员会主任。中国微生物学会理事长,中国农业生物技术学会副理事长，国际工业微生物遗传学组织专家委员会主席。长期从事微生物代谢的分子生物学研究，主攻放线菌遗传学及抗生素生物合成的化学生物学研究。

在当今医药研发的版图中，生物合成与人工智能（AI）的结合正开启一场革命。AI的预测和优化能力，结合生物合成的创新设计，正在引领我们走向个性化、高效、低成本的药物研发新时代。

02生物合成与AI的协同效应

生物合成学，作为合成生物学的一个分支，专注于设计和构建具有特定功能的生物系统。它与人工智能（AI）的结合，正成为推动医药研发创新的重要力量（图1）。AI在生物合成中的应用，不仅加速了生物系统设计的精确性和预测性，还极大地提高了研发效率。通过机器学习，AI能够处理和分析大量复杂的生物数据，从而预测生物系统的行为和特性。这种预测能力对于设计具有特定功能的生物系统至关重要，例如，设计能够针对特定疾病靶标发挥作用的蛋白质或药物分子。

此外，AI在生物合成过程中的应用还包括自动化的生物部件和路径优化，以及对生物系统进行动态调控。AI技术能够识别出最优的生物部件组合，以及它们在生物系统中的最佳配置，从而实现对生物系统性能的优化。同时，AI还能够模拟生物系统在不同环境条件下的行为，为生物合成过程提供实时的反馈和调控。这种实时的监控和调整能力，使得生物合成过程更加灵活和适应性强，能够快速响应研发过程中出现的各种变化。

03举例：合成生物学+AI助力RNA药物研发的思考

RNA作为一种多功能生物分子，在药物开发中具有巨大潜力。通过合成生物学和AI，可以设计出具有特定功能的RNA药物，例如自我扩增的RNA（saRNA）和环状RNA（circRNA），这些技术可以提高RNA的稳定性和功能性。

合成生物学在RNA药物研发中的作用

合成生物学将工程原理应用于生物学，以开发新功能或增强现有功能。通过合成组合生物部件，可以增强分子属性，例如通过引入额外的部件到mRNA序列中来促进自我扩增或环状化。

AI在RNA药物研发中的作用

AI通过分析大量数据，帮助预测具有所需功能的序列，从而加速药物发现过程。与传统的定向进化方法相比，AI可以预测有前景的候选序列，这些序列可以直接用于合成和测试，减少了生成和筛选库的工作量。

AI与合成生物学的结合

AI可以帮助设计RNA药物，这些药物可以特异性地识别特定组织或疾病条件，触发分子折叠。例如，利用核糖开关（riboswitches）可以实现通过配体结合来调节RNA构建物的表达。

04未来药物的研发路径

随着基础数据的积累以及分子动力学模拟的能力提高，AI有潜力解析大量信息，识别有前景的药物靶标，并简化筛选过程。AI可以评估数据中的趋势，并推荐与疾病相关的各种靶标以及合适的药物构建。

未来，AI联合合成生物学进行药物研发将推动药物研发进入新的时代，可能的开发路径，见图2。

05挑战与展望

尽管AI与生物合成的结合在药物研发中展现出巨大潜力，但也存在挑战，主要是数据的质量和数量。AI模型的训练需要大量标注数据，而生物合成领域的数据往往稀缺且复杂。然而，随着技术的进步，这些挑战正在被克服。改进的算法和增加的计算能力使AI能更好地处理复杂生物数据，而生物合成实验技术的发展也提高了数据的质量和数量。

未来，AI与生物合成的结合将推动药物研发进入一个新时代。通过AI的预测和优化能力，结合生物合成的创新设计，我们可以期待一个更加个性化、高效和低成本的药物开发流程。此外，这种结合还有望扩展到精准医疗、基因编辑和生物制造等多个领域。

参考文献[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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编辑：石头

二审：耳东

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