3月22日，上海交通大學(xué)洪亮教授團(tuán)隊(duì)發(fā)布了一款名為Venus的蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)模型,。該團(tuán)隊(duì)將AI技術(shù)與蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)及改造相結(jié)合,，建立了全球最大的蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)集?；诖藬?shù)據(jù)集訓(xùn)練的模型能夠精準(zhǔn),、高效地預(yù)測和設(shè)計(jì)蛋白質(zhì)的功能，從而將蛋白質(zhì)生產(chǎn)從“緩慢的試錯(cuò)”轉(zhuǎn)變?yōu)椤案咝实木珳?zhǔn)設(shè)計(jì)”,。

這一成果配合行業(yè)領(lǐng)先的自動(dòng)化設(shè)備,，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)化落地，使得蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)從原先復(fù)雜的科學(xué)研究變?yōu)楹唵蔚墓こ虇栴},。洪亮團(tuán)隊(duì)建立的蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)集Venus-Pod包含近90億條蛋白質(zhì)序列,，其中包含數(shù)億個(gè)功能標(biāo)簽，是目前全球規(guī)模最大,、功能批注標(biāo)簽最多的數(shù)據(jù)集,。該數(shù)據(jù)集涵蓋了陸地微生物、海洋微生物,、抗體以及病毒等多類蛋白質(zhì)序列信息,，并配備了詳細(xì)的功能標(biāo)簽。

洪亮指出,，這個(gè)龐大的數(shù)據(jù)集為挖掘新的蛋白或生物催化劑提供了寶貴資源,，有助于生物醫(yī)藥和合成生物學(xué)的發(fā)展,。同時(shí)，通過學(xué)習(xí)海量數(shù)據(jù),，AI大模型可以掌握自然界蛋白質(zhì)的進(jìn)化模式,，為設(shè)計(jì)優(yōu)異的蛋白質(zhì)產(chǎn)品提供支持。2024年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)?lì)C發(fā)給谷歌DeepMind團(tuán)隊(duì),，表彰他們利用AI技術(shù)解決了蛋白質(zhì)序列到三維結(jié)構(gòu)解析的難題,。然而，即便蛋白質(zhì)的氨基酸序列僅發(fā)生微小變化,，其功能也可能大幅下降甚至喪失,。因此，成功設(shè)計(jì)出具有特定功能的蛋白質(zhì)不僅需要關(guān)注其三維結(jié)構(gòu),，還要能準(zhǔn)確預(yù)測其功能,。

為此，洪亮教授團(tuán)隊(duì)直接瞄準(zhǔn)了“功能預(yù)測”的目標(biāo),，開發(fā)了Venus系列模型,。不同于AlphaFold專注于預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，Venus模型更側(cè)重于學(xué)習(xí)自然界蛋白質(zhì)序列的組織規(guī)則及其與功能之間的關(guān)系,。Venus系列模型具備兩大核心功能：“AI定向進(jìn)化”與“AI挖酶”,。前者可以優(yōu)化蛋白質(zhì)產(chǎn)品的多種性能，使其更好地滿足應(yīng)用需求,；后者則基于海量未知功能蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)集,，發(fā)掘具備超常規(guī)功能的蛋白質(zhì)，如極度耐熱,、耐酸,、耐堿等特性，在生物技術(shù),、醫(yī)藥研發(fā)和工業(yè)生產(chǎn)中具有巨大潛力,。

此外，配合Venus系列模型使用的低通量大體積蛋白質(zhì)表達(dá),、純化與功能檢測自動(dòng)化一體機(jī),，可在24小時(shí)內(nèi)完成100多個(gè)蛋白質(zhì)樣品的處理任務(wù)，顯著提高了實(shí)驗(yàn)效率,。目前,，經(jīng)過Venus系列模型設(shè)計(jì)的多款蛋白質(zhì)已實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化。例如,，金賽藥業(yè)借助該模型在不到一年內(nèi)將單域抗體的耐堿性提升了四倍,，每年可節(jié)省上千萬元成本。另一案例是對某體外診斷公司堿性磷酸酶（ALP）活性的成功提升，使其分子活性超出國際頭部公司產(chǎn)品三倍,，為超敏檢測診斷帶來重要價(jià)值,。