综述：由人工智能驱动的生物铸造厂，用于蛋白质工程和代谢工程

《Current Opinion in Biotechnology》：Artificial intelligence–powered biofoundries for protein engineering and metabolic engineering

AI与自动化生物工厂的整合显著加速了合成生物学中的设计-构建-测试-学习循环，推动蛋白质工程和代谢工程从人工实验转向自主运行，提升效率与精度。摘要结束。

　　合成生物学正在经历一场深刻的变革，其核心在于人工智能（AI）与自动化生物制造平台（biofoundries）的融合。这种结合正在改变传统生物学研究的方式，使原本依赖人工操作、耗时且繁琐的实验过程逐步被高效、精准的自动化流程所取代。通过将AI的强大计算能力与高通量实验设备相结合，科学家们能够以更短的时间、更低的成本探索复杂的生物系统，从而在蛋白质工程和代谢工程等关键领域实现突破性进展。本文将从蛋白质工程和代谢工程两个方向，探讨AI与自动化生物制造平台的整合如何推动合成生物学的发展，并展望未来这一领域的潜力与趋势。

### 人工智能与自动化生物制造平台的结合

在传统生物学研究中，实验设计、构建、测试和学习（DBTL）的循环往往需要大量的人工操作和经验积累。然而，随着人工智能和机器学习（AI/ML）技术的快速发展，这一过程正在变得更加智能化和高效化。AI不仅能够分析海量的生物数据，还能基于已有知识生成新的假设和实验方案，从而加速科学发现的进程。同时，自动化生物制造平台通过集成高通量实验设备、液体处理机器人和数据分析系统，使得实验的执行更加标准化、可重复，并显著提升了实验的效率和规模。

这种AI与自动化平台的结合，使得科学家能够以更少的实验次数探索更广阔的设计空间。例如，通过使用深度学习模型和贝叶斯优化算法，研究人员可以快速识别出最有可能提升目标蛋白性能的基因变异。此外，高通量实验设备的引入，使得实验过程可以实现自动化运行，减少了人为操作带来的误差和时间消耗。这些技术的结合，不仅提高了实验的准确性，还使得整个DBTL流程可以实现闭环控制，从而在较短时间内完成多次迭代，达到更高的优化效率。

### AI驱动的蛋白质工程进展

在蛋白质工程领域，AI的应用主要集中在提高蛋白质的功能性和稳定性上。传统的蛋白质工程方法通常依赖于随机突变和筛选，这不仅效率低下，而且成本高昂。而AI技术的引入，使得研究人员能够基于已有的数据和模型，预测哪些突变可能对蛋白质的功能产生显著影响，从而有针对性地进行实验设计。

例如，SAMPLE平台通过集成高通量实验和AI算法，实现了对蛋白质功能的高效优化。该平台利用Gaussian过程驱动的自主代理，设计并执行了20次实验迭代，仅需探索不到2%的序列空间，就成功提升了蛋白质的热稳定性。类似的，BO-EVO系统通过贝叶斯优化与高通量实验相结合，显著提高了特定酶的特异性。这些案例表明，AI不仅能够提升实验效率，还能在设计阶段减少实验次数，从而节省时间和资源。

此外，一些基于深度学习的蛋白质语言模型（pLMs）也在蛋白质工程中发挥了重要作用。这些模型能够解析蛋白质的结构和功能，从而帮助研究人员更精准地预测哪些突变可能对蛋白质性能产生积极影响。例如，PLMeAE平台结合了pLMs和监督学习模型，实现了对目标蛋白的快速优化，仅需10天就完成了四轮实验，显著提升了蛋白质的活性。

### AI驱动的代谢工程进展

代谢工程作为合成生物学的重要分支，同样受益于AI与自动化平台的结合。代谢工程的目标是优化生物体内的代谢通路，以提高目标化合物的产量。然而，由于代谢通路的复杂性，传统方法往往难以找到最优的基因组合和调控元件。

近年来，AI技术被广泛应用于代谢通路的优化中。例如，BioAutomata平台利用贝叶斯优化算法，对大肠杆菌中的类胡萝卜素合成通路进行了系统优化。通过仅筛选不到1%的可能基因组合，该平台成功找到了最优的调控策略，使目标化合物的产量提升了1.77倍。这表明，AI能够有效减少实验次数，同时提高实验的精准度和可预测性。

在另一项研究中，METIS平台结合了XGBoost算法和主动学习策略，实现了对代谢通路中多种变量的系统优化。该平台不仅能够处理基因和代谢网络中的复杂相互作用，还能通过机器学习模型识别关键因素和瓶颈，从而为代谢工程提供更全面的优化方案。此外，Deng等人开发的瓶颈识别与消除策略，结合了AI驱动的基因调控优化，成功提升了目标化合物的产量，并在较短时间内实现了整个代谢通路的平衡。

### 新兴的AI/ML工具及其应用

随着AI技术的不断进步，越来越多的新兴工具被应用于蛋白质工程和代谢工程。这些工具不仅提升了实验效率，还扩展了研究的深度和广度。例如，ECNet是一种基于深度学习的框架，能够整合进化信息，从而提高蛋白质性能的预测精度。EvoPlay则利用强化学习策略，结合AlphaFold2的结构预测能力，实现了对蛋白质设计的精准指导。

在代谢工程领域，BioAutomata、ART和METIS等工具也展现出强大的优化能力。BioAutomata通过贝叶斯优化算法，系统地筛选和优化调控元件，而ART则结合机器学习和实验设计，为代谢通路的优化提供更高效的方案。METIS则通过XGBoost算法和主动学习策略，实现了对复杂代谢网络的优化。

这些AI/ML工具的出现，使得研究人员能够以更系统化的方式探索生物系统的潜在性能。通过将这些工具与自动化生物制造平台相结合，实验流程可以实现闭环控制，从而在更短的时间内完成多次迭代，提高实验的效率和可靠性。

### 未来展望

展望未来，AI与自动化生物制造平台的结合将进一步推动合成生物学的发展。首先，基础模型和生物大语言模型（Biological Large Language Models, BLMs）的开发将成为关键方向。这些模型能够整合多尺度的生物信息，从DNA序列到蛋白质结构，再到整个细胞的代谢网络，从而实现更全面的生物系统设计。

其次，云平台和多AI代理系统将成为未来生物制造的重要组成部分。云平台能够提供强大的计算能力和数据存储，使得全球范围内的研究人员可以共享资源和数据，从而推动合成生物学的标准化和普及化。而多AI代理系统则可以模拟不同的研究角色，协同工作以优化实验设计和执行。

此外，随着AI技术的不断成熟，未来的生物制造平台将更加智能化和自动化。这不仅意味着实验过程可以完全由AI控制，还可能实现远程操作和自然语言编程，使得生物制造技术更加易于使用和普及。这种技术的成熟，将使合成生物学的研究不再局限于少数专业实验室，而是能够广泛应用于医疗、农业、能源等多个领域。

### 结论

合成生物学的快速发展，得益于人工智能与自动化生物制造平台的深度融合。AI不仅能够加速实验设计和数据生成，还能通过机器学习算法优化实验流程，提高实验的效率和准确性。同时，自动化平台的引入，使得实验的执行更加标准化和可重复，从而推动了整个研究领域的进步。

未来，随着基础模型和生物大语言模型的不断优化，以及云平台和多AI代理系统的广泛应用，合成生物学将进入一个更加智能化和自动化的时代。这不仅将改变传统生物学研究的方式，还将为药物开发、生物材料和可持续制造等领域带来革命性的突破。通过AI与自动化平台的协同作用，科学家们将能够更高效地探索生物系统的潜力，实现更精准的工程设计和优化。