随着全球经济进入生物经济时代，必需食品成分和添加剂的生物合成（如糖醇（例如木糖醇）（Chen等人，2023年）以及有机酸（例如琥珀酸）（Chen等人，2023年）受到了广泛关注。作为第四次工业革命的关键技术，人工智能（AI）在这一过程中发挥着越来越重要的作用。
AI技术的快速发展通过整合多组学知识图谱和先进的神经架构，正在系统地改变食品生物技术和合成生物学的研究方法。这场革命的核心在于AI在数据驱动的菌株开发中的关键作用，主要通过三种协同方法实现：多组学知识图谱构建、基于BERT的CRISPR目标预测建模以及图注意力网络（GAT）的应用。通过知识图谱架构整合基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学，可以实现层次化的数据融合，从而为解析微生物代谢网络提供系统级的视角（见图1）。
AI驱动的方法正在催化酶分子设计的重大进展。蛋白质结构预测方面的突破，例如AlphaFold 3（Josh Abramson，2024年，AlphaFold服务器：
https://alphafoldserver.com ），为功能解析和理性工程提供了结构蓝图。一个典型的应用是通过其AI预测的三级结构来增强葡萄糖氧化酶的热稳定性（Atena等人，2010年）。深度学习架构现在能够精确模拟催化口袋的结构-活性关系，成功预测底物结合几何形状和催化机制（Morgunov等人，2019年）。RosettaFold与序列设计算法的协同整合扩展了酶工程的前沿，例如通过计算饱和突变优化了山梨醇脱氢酶的pH适应性（Ali等人，2023年）。虽然传统的分子动力学模拟对于探究酶的构象动态仍然有价值，但其高昂的计算成本正通过图神经网络（GNN）的实现得到缓解。
AI还在合成途径设计方面展现出变革潜力，通过创新的计算方法实现了罕见糖醇的从头生物合成，这些方法系统地整合了多组学数据（基因组和代谢组学数据）与文献中的生化约束（Liang等人，2023年）。同时，生成对抗网络（GANs）克服了代谢工程的传统限制，例如通过计算设计的琥珀酸生物合成路线在实验验证中实现了比天然途径高出42%的碳效率（Li等人，2024年）。
AI驱动的代谢工程优化展示了两个主要应用：智能构建基因组规模代谢网络（GEMs）和整合浓度/速率/耐受性参数的多目标优化。AI技术通过自动化模型构建和优化彻底改变了GEM的开发方式。传统的GEM组装需要大量的实验数据和手动管理，而机器学习算法则通过强化学习协议实现代谢网络的自我优化，系统地评估途径效率并确定最佳流量分布（Hou等人，2020年）。此外，基于AI的多参数优化框架通过计算模拟微生物表型，在不同的发酵条件下同时最大化生产指标。这些机器学习架构处理多维数据集，平衡竞争目标，包括产品产量、体积生产力和微生物的稳健性，例如在工业规模的木糖醇和柠檬酸生产中得到了证明（Morgunov，2019年）。神经常微分方程与基因组规模模型的整合现在能够实时预测细胞生长与目标化合物合成之间的代谢权衡。
在生物过程优化中，基于Transformer的多模态数据融合实现的实时发酵过程控制展示了变革潜力。Transformer架构的自注意力机制能够同时处理来自物理化学传感器、在线代谢分析仪和环境监测系统的异构数据流。这种方法实现了连续的过程监控，红藻糖醇生物合成的预测准确率达到92.4%，通过动态调整曝气率和营养物投加率显著提高了控制精度（Piotr，2023年）。强化学习（RL）驱动的自适应投加协议代表了营养补充策略的范式转变。深度Q网络算法系统地探索高维参数空间，以制定最大化底物转化效率的最佳投加策略。
此外，AI还可以有效应用于试点规模发酵系统的集成过程优化。在试点规模放大过程中优化发酵条件是从实验室研究向工业应用过渡的关键阶段。多尺度质量传递模型能够模拟不同反应器几何形状下的底物传输现象，而LSTM网络能够有效捕捉发酵动态中的时间依赖性。
此外，计算机视觉支持的气泡动态量化技术也取得了进展。结合CNN的高级图像处理流程现在允许非侵入性地监测气液界面现象。高分辨率跟踪气泡大小分布和聚集体模式，在葡萄糖酸发酵中与溶解氧测量的相关性达到94.1%，从而动态优化曝气策略，将关键氧传递系数（kLa）保持在设定点的±5%范围内（Piotr，2023年）。此外，采用近端策略优化（PPO）算法的深度强化学习架构系统地探索了包括pH调节、营养物投加和副产物抑制管理在内的代谢控制空间。这种方法将乳酸发酵周期时间减少了31.4%，同时通过神经网络引导的细胞生长阶段和酸生成动力学的平衡实现了98.2 g/L的产品浓度（Ali，2023年）。基于时间差分的学习框架通过实时代谢物流量数据进一步增强了适应性。
AI在结晶过程强化中的增强作用。原子级分子动力学（MD）模拟为结晶机制提供了关键见解，使得可以预测性地优化成核动力学和晶体生长模式。通过模拟飞秒分辨率下的溶剂-溶质相互作用，研究人员可以合理设计结晶方案，提高多元醇生产系统的药品级纯度（98.7%）和产量（89.3%）。最近的应用包括通过温度梯度控制优化木糖醇结晶，以及根据自由能景观计算选择反溶剂（Tapio，2024年）。
最后，AI和分子指纹技术实现了高通量溶剂筛选。计算溶剂选择利用基于分子指纹的相似性分析，使用Tanimoto系数来识别最佳萃取剂。这种定量结构-性质关系（QSPR）方法比实验测试快140倍地筛选化学库，同时保持92%的预测准确性。在乳酸回收的案例研究中，通过机器学习引导识别具有最佳疏水性和氢键能力的烷基磷酸酯，实现了89%的提取效率（Tapio，2023年）。集成工作流程现在结合量子力学计算和图神经网络进行端到端的溶剂设计。
