AI与合成生物学融合的机遇与挑战:从精准设计到生物安全治理

多客科技

作者：微信文章
关注我们 获取更多精彩资讯

转自：生物通

转自：生物通
本研究聚焦人工智能(AI)与合成生物学(Synthetic Biology)的技术融合，系统分析了AI驱动的生物设计工具(BDTs)和大语言模型(LLMs)如何加速从DNA序列预测到蛋白质结构(AlphaFold)的全流程创新。研究人员揭示了该交叉领域在医药(CAR-T细胞治疗)、农业和环境修复中的应用潜力，同时警示自动化生物设计带来的双用途风险(DURC)


《npj Biomedical Innovations》：The convergence of AI and synthetic biology: the looming deluge
在生物技术革命的新纪元，两个颠覆性领域——人工智能和合成生物学——正以前所未有的速度相互渗透。这场技术融合既孕育着解决人类重大挑战的希望，也暗藏着未知的生物安全风险。当AI的深度学习能力遇上合成生物学的基因编辑工具，科学家们已经能够从氨基酸序列预测蛋白质三维结构(AlphaFold)，设计全新的基因调控回路，甚至自动化整个"设计-构建-测试-学习"(DBTL)循环。然而，这种技术聚合也降低了生物工程的门槛，使得设计潜在有害生物体变得更加容易。面对这种"双刃剑"特性，国际科学界亟需建立新的治理框架来引导技术向善发展。
来自美国陆军工程研究与发展中心、麻省理工学院等机构的研究团队在《npj Biomedical Innovations》发表的这项研究，首次系统梳理了AI与合成生物学融合的技术路线图。研究指出，当前技术发展已从早期的机器学习辅助生物设计，演进到利用Transformer架构的大语言模型(LLMs)处理复杂生物信息。这种技术聚合正在三个维度产生深远影响：加速生物医学突破（如优化CAR-T细胞疗法）、降低研究门槛（通过自动化实验平台如BioAutomata），以及引发新的生物安全担忧（如AI可能被用于设计病原体）。研究团队通过分析技术演进轨迹，提出了基于"人类在环"(human-in-the-loop)的治理方案，为政策制定者提供了平衡创新与风险的管理工具。

关键技术方法包括：1)采用深度学习模型(如AlphaFold2)进行蛋白质结构预测；2)利用大语言模型(LLMs)解析基因组非编码区域功能；3)构建自动化生物实验平台(如Strateos)实现DBTL循环；4)开发合成DNA序列筛查算法防范生物安全风险；5)建立跨国数据库追踪基因合成订单。
知识获取与功能预测

研究显示，单分子测序(SMS)技术与AI的结合已能解析碱基修饰和染色体相位等复杂信息。DeepMind的AlphaFold2成功预测了全部已知人类蛋白质组结构，准确度接近实验方法，但耗时成本仅为传统技术的1%。Hyena等生成模型则展现出设计全新蛋白质序列的能力，为开发工业酶和活体疗法开辟了新途径。
加速设计周期与自动化DBTL

AI正在重构合成生物学研究范式。神经网络可优化基因调控序列，TeselaGen等公司已提供AI辅助的DNA设计服务。在CAR-T细胞治疗领域，机器学习通过分析临床结果与分子互作数据，显著提高了治疗效果预测准确性。自动化实验平台仅测试1%的变体就能完成代谢通路(如番茄红素生产)优化，效率提升近百倍。
新型生物系统开发

生成对抗网络突破了传统诱变方法的局限，实现了全基因调控结构的优化设计。Lycia Therapeutics等企业利用神经网络设计出新型蛋白质机器和智能酶级联系统，这些成果标志着生物工程正从"解决问题"向"创造系统"跃迁。
风险与治理挑战

研究警示AI模型的"黑箱"特性可能导致无法解释的生物设计错误。DARPA的模拟演练显示，恶意行为者可能通过数据投毒操纵生物制造算法。更严峻的是，自动化实验平台和桌面DNA合成仪的普及，使得设计有害生物体的技术门槛大幅降低。现有监管框架如《合成核酸筛查指南》仍依赖行业自律，难以应对快速演化的技术风险。
揭开黑箱的第一步

研究建议建立"人类在环"监管机制，在AI设计流程中设置专家审核节点。开发生物系统数字孪生平台，在虚拟环境中测试AI生成的设计方案。同时倡导建立国际统一的DNA合成筛查标准和信息共享机制。

——————————

这项研究的重要意义在于首次系统绘制了AI与合成生物学融合的技术-治理全景图。一方面，AI驱动的自动化将生物设计效率提升到新高度，有望加速癌症治疗、环境修复等领域的突破；另一方面，技术民主化也带来了前所未有的生物安全挑战。研究提出的适应性治理框架，强调在保持技术活力的同时嵌入安全控制点，为国际社会应对"生物设计平民化"时代提供了重要参考。随着人工生物设计师(Artificial Biodesigner)的出现，这种平衡创新与风险的治理思维将变得愈发关键。

END

声明：本公众号发布的文章仅为促进业内交流与学习；不用于任何商业用途，亦不构成投资建议。如涉及侵权或其他问题，请联系我们进行处理。