蛋白质设计改造的时间长、成本高、试错密集问题，一直是业界难题。3月22日，在上海交通大学蛋白质功能预测Venus系列模型发布暨产业合作峰会现场，上海交通大学教授洪亮教授发布了团队的最新成果，将有助于解决蛋白质设计改造的问题。
团队将AI与蛋白质设计与改造相结合，建立了全球最大的蛋白质数据集，基于该数据集训练的模型，可以精准、高效地预测、设计蛋白质的功能，把蛋白质生产由“缓慢的试错”变为“高效率的精准设计”。该成果配合行业领先的自动化设备，已经进行产业化落地。
洪亮介绍，团队建立的蛋白质序列数据集Venus-Pod含有近90亿条蛋白质序列，包含数亿个功能标签，是全球数据规模最大、功能批注标签最多的数据集，也是另一行业知名模型——美国ESM-C模型训练用的21亿蛋白质序列的4倍体量。
具体而言，Venus-Pod数据集包含36.2亿条陆地微生物蛋白质序列、26.4亿条海洋微生物蛋白质序列、24.3亿条抗体蛋白质序列、0.6亿条病毒蛋白质序列，覆盖从常规地表生物到极端环境微生物的蛋白质序列信息，尤其是配备的数亿功能标签（蛋白质工作的温度、酸碱度、压强等）。
”该数据集构成了巨大的‘蛋白质矿藏，使得人类有可能挖掘新的蛋白或者生物催化剂，助力我们生物医药和合成生物学的快速发展。“洪亮表示。
同时，洪亮团队瞄准蛋白质“功能预测”这一终极目标，训练了Venus（启明星）系列模型，其预测蛋白质突变功能的精度位居行业榜单之首。
洪亮表示，Venus系列模型具备“AI定向进化”“AI挖酶”两大核心功能。
“AI定向进化”是指 Venus系列模型可以优化蛋白质产品的多种性能，使一个原本不尽如人意的蛋白质产品成为“六边形战士”，进而满足应用需求。“AI挖酶”则指 Venus 系列模型可基于其海量的未知功能蛋白质数据集，“海选超能力战士”，精准发掘满足苛刻应用需求的具备超常规功能的蛋白质，比如极度耐热、极度耐酸、极度耐碱、极度耐胃肠消化等。这些超常规功能的蛋白质在生物技术、医药研发和工业生产中具有巨大的应用潜力，能够为相关领域带来创新和突破。
值得一提的是，团队配置了配合Venus系列模型的全球首款低通量大体积蛋白质表达、纯化与功能检测自动化一体机，可在24小时内不间断地完成100余个蛋白质的表达、纯化与检测任务，较人力效率提高近10倍。
在软件和硬件的双重加持下，经过Venus系列模型设计的多款蛋白质已经实现了落地产业化。
以金赛药业的单域抗体耐碱性改造为例，洪亮团队借助该模型结合少量湿实验闭环迭代验证，不到1年将普通单域抗体耐碱性提升4倍，每年可为金赛药业节约上千万元成本。该成果已实现多个批次5000升放大生产，这也是全球首款由大模型设计并规模化生产的蛋白质产品。
另一项Venus系列模型的创新应用则是对某体外诊断头部公司碱性磷酸酶（ALP）的改造项目。Venus 系列模型成功优化 ALP，使其分子活性超国际头部公司产品 3 倍，为超敏检测诊断（如心肌梗塞、阿尔兹海默症）带来巨大价值。目前，改造后的 ALP 已进入 200L 规模放大生产阶段，标志着 Venus 系列模型成功实现产业转化。
”我们的宗旨就是’设计AI化，实验自动化‘，让科研人员从繁琐的设计和实验中解放出来，只需要提出问题，而由AI和自动化来解决问题，最终将复杂的蛋白质科学发现变成’傻瓜相机式‘的简单过程。“洪亮说道。
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