人工智能赋能蛋白质设计：清华团队两项突破性成果解析

> ### 摘要 > 清华大学教授张数一及其团队在人工智能与蛋白质设计领域取得两项重要突破。其一为EvoAI技术，能够高效压缩并智能重建蛋白质序列空间，显著提升设计效率与精度，相关成果发表于《自然·方法》。其二为iAutoEvoLab，全球首个24小时全自动运行的蛋白质进化工厂，实现从设计、合成到筛选的全流程自动化，成果刊载于《自然·化学工程》。两项技术融合人工智能与生物工程，推动蛋白质设计迈向智能化与规模化新阶段。 > ### 关键词 > EvoAI, iAutoEvoLab, 蛋白质设计, 人工智能, 清华 ## 一、蛋白质设计与人工智能的融合之路 ### 1.1 人工智能在蛋白质设计中的应用现状 当前，人工智能正以前所未有的速度重塑蛋白质设计的科研图景。清华大学教授张数一及其团队推出的EvoAI技术，正是这一变革浪潮中的关键突破。该技术能够快速压缩并智能重建蛋白质序列空间，不仅大幅提升了设计效率，更显著增强了预测精度。相较于传统依赖经验试错与耗时实验的方法，EvoAI通过深度学习模型挖掘海量序列数据中的演化规律，实现了从“被动解析”到“主动构建”的跨越。此项成果已在《自然·方法》发表，标志着我国在人工智能驱动的生物分子设计领域迈入国际前沿。EvoAI的应用，使得科学家能够在更短时间里探索更广阔的蛋白质序列可能性，为新药研发、酶工程及合成生物学提供了强大的计算引擎。 ### 1.2 蛋白质设计领域的挑战与机遇 尽管人工智能为蛋白质设计带来了革命性前景，该领域仍面临序列空间庞大、功能验证周期长等核心挑战。在此背景下，清华大学教授张数一团队开发的iAutoEvoLab应运而生——这是全球首个24小时全自动运行的蛋白质进化工厂。它实现了从设计、合成到筛选的全流程自动化，极大缩短了“设计-测试-优化”的循环时间。该系统将人工智能预测与高通量实验平台深度融合，形成闭环进化机制，显著提升了蛋白质功能优化的效率与可扩展性。相关成果已发表于《自然·化学工程》，展现了中国在智能化生命科学研究基础设施方面的领先布局。iAutoEvoLab的诞生，不仅回应了传统人工操作低效的痛点，更为未来规模化、标准化的蛋白质工程研究开辟了全新路径。 ## 二、EvoAI技术详解 ### 2.1 EvoAI的设计原理 清华大学教授张数一及其团队研发的EvoAI，立足于深度学习与生物演化规律的深度融合，构建出一套能够快速压缩并智能重建蛋白质序列空间的技术框架。该技术通过解析海量天然蛋白质序列数据，挖掘其中隐藏的进化路径与结构约束关系，利用自监督学习策略训练神经网络模型，从而实现对高维序列空间的有效降维与表征。EvoAI并非简单地模仿已知蛋白，而是从演化轨迹中提炼“设计法则”，赋予模型自主生成具备潜在功能新序列的能力。这一设计思路突破了传统方法依赖有限实验数据和先验知识的局限，使人工智能真正成为蛋白质分子设计的“创造者”而非“模仿者”。其核心技术逻辑已在《自然·方法》发表，展现了我国在智能生物设计底层算法领域的原创实力。 ### 2.2 EvoAI在蛋白质序列空间中的应用 在实际应用中，EvoAI展现出强大的探索能力与泛化性能。它能够将原本庞大到难以穷举的蛋白质序列空间进行高效压缩，在保留关键功能信息的同时显著降低计算复杂度，进而实现对新型功能性蛋白的精准预测与智能重构。研究人员借助EvoAI可在短时间内筛选出大量具有理想稳定性和生物活性的候选序列，广泛应用于新药靶点开发、工业酶优化及合成生物学元件设计等领域。尤为关键的是，EvoAI所重建的序列不仅符合自然演化规律，还能超越自然界已存在的蛋白结构，开辟全新的人工蛋白功能空间。该成果为解决蛋白质设计中“序列-结构-功能”映射难题提供了强有力的工具支持。 ### 2.3 EvoAI的优势与影响 相较于传统依赖经验试错与低通量实验的方法，EvoAI的最大优势在于实现了设计效率与精度的双重跃升。其智能压缩机制大幅缩短了搜索最优序列的时间成本，同时提升了生成蛋白的功能可预测性与实验成功率。更重要的是，EvoAI推动了蛋白质设计范式的根本转变——从“以实验为中心”转向“以智能计算为先导”的闭环模式。这一变革不仅加速了科研进程，也为后续与自动化实验平台如iAutoEvolab的无缝对接奠定了基础。作为清华大学在人工智能与生命科学交叉领域的重要突破，EvoAI正引领我国在国际蛋白质工程舞台上占据前沿地位，其影响力将持续辐射至医药、能源与材料等多个战略性产业。 ## 三、iAutoEvoLab自动化工厂 ### 3.1 iAutoEvoLab的工作原理 清华大学教授张数一及其团队研发的iAutoEvoLab，是全球首个24小时全自动运行的蛋白质进化工厂。该系统以人工智能驱动为核心，深度融合EvoAI的预测能力与高通量实验平台的执行能力，构建起“设计—合成—筛选—反馈”闭环进化的智能工作流。在运行过程中，iAutoEvoLab首先接收由EvoAI生成的候选蛋白质序列，随后通过自动化分子克隆、表达纯化及功能检测模块，完成从基因合成到蛋白活性评估的全流程操作。所有实验数据实时回传至AI模型，用于优化下一轮设计策略，形成持续迭代的进化循环。整个过程无需人工干预，真正实现了全天候、无人值守的高效运作。这一创新机制不仅极大提升了实验通量，更确保了数据的一致性与可重复性，为复杂蛋白质的功能定向进化提供了前所未有的技术支撑。相关成果已发表于《自然·化学工程》，标志着我国在智能化生命科学研究基础设施建设方面迈出关键一步。 ### 3.2 iAutoEvoLab在蛋白质进化中的应用 在实际科研场景中，iAutoEvoLab展现出卓越的应用潜力。它能够针对特定功能目标——如提高酶的热稳定性、增强抗体亲和力或优化代谢通路关键蛋白——开展大规模并行进化实验。借助其高度集成的自动化平台，研究人员可在数天内完成传统方法需数月才能实现的多轮进化筛选。例如，在工业酶优化项目中，iAutoEvoLab成功筛选出多个在高温环境下仍保持高催化活性的突变体，显著提升了生物制造过程的效率与经济性。此外，该系统还可应用于新药研发领域，加速治疗性蛋白的性能优化进程。由于其具备快速验证AI设计序列的能力，iAutoEvoLab已成为连接计算预测与真实生物学功能之间的关键桥梁，推动蛋白质设计从“理论可行”迈向“实践可用”的新阶段。 ### 3.3 iAutoEvoLab的实际影响 iAutoEvoLab的诞生，正在深刻改变蛋白质工程领域的研究范式。作为全球首个24小时全自动运行的蛋白质进化工厂，它不仅解决了传统人工操作效率低、误差大、周期长等痛点，更将人工智能与实验科学深度融合，开创了“干湿结合”协同进化的全新模式。其全流程自动化架构为未来建设标准化、可复制的生命科学实验室提供了样板，有望在高校、科研院所及生物医药企业中广泛推广。更重要的是，iAutoEvoLab的成功实践彰显了我国在人工智能赋能生命科学领域的系统性创新能力，进一步巩固清华大学在国际前沿科技竞争中的领先地位。随着该平台的持续迭代与开放共享，其影响力将逐步扩展至合成生物学、精准医疗和绿色生物制造等多个战略性产业，成为推动新一轮科技革命的重要引擎之一。 ## 四、成果的实际应用与展望 ### 4.1 EvoAI和iAutoEvoLab在科研中的应用案例 在清华大学教授张数一及其团队的引领下，EvoAI与iAutoEvoLab已从前沿构想落地为真实可感的科研实践，正在重塑蛋白质设计的研究图景。在一项针对工业酶热稳定性的优化项目中，研究团队利用EvoAI对天然酶序列进行智能压缩与演化重建，生成了数千个潜在高稳定性突变体候选序列。这些序列随即被输入iAutoEvoLab系统，启动全自动进化流程：从基因合成、蛋白表达到活性检测，整个过程无需人工干预，24小时连续运行。仅用短短五天时间，系统便完成了传统方法需耗时三个月以上的四轮定向进化，成功筛选出多个在70℃高温下仍保持90%以上催化活性的新型酶分子。这一成果不仅显著提升了生物制造过程的效率边界，更验证了“人工智能预测+自动实验验证”闭环模式的强大可行性。此外，在治疗性抗体开发中，iAutoEvoLab依托EvoAI设计的序列库，实现了对抗体亲和力的精准优化，将筛选周期从数月压缩至一周内，极大加速了新药研发进程。这两项技术的协同应用，标志着我国在智能驱动的生命科学研究范式上迈出坚实一步。 ### 4.2 未来蛋白质设计的发展趋势 随着EvoAI和iAutoEvoLab的成功落地，蛋白质设计正迈向一个智能化、自动化与规模化深度融合的新时代。未来，人工智能将不再仅仅是辅助工具，而是成为蛋白质分子创新的核心引擎，推动从“试错式探索”向“理性化创造”的根本转变。清华大学教授张数一团队的实践表明，通过深度学习挖掘演化规律，并结合全自动实验平台实现快速验证，科研人员能够以前所未有的速度和精度构建具备特定功能的人工蛋白。这种“干湿实验室”无缝衔接的模式，有望成为下一代生命科学研究的标准范式。可以预见，随着算法持续优化与硬件平台普及，类似iAutoEvoLab的智能化工厂将在更多高校、科研院所和生物医药企业中部署，形成网络化的蛋白质创新基础设施。同时，EvoAI所展现的序列空间压缩与重建能力，也将拓展至更复杂的多结构域蛋白乃至合成生命系统的设计中，为合成生物学、精准医疗和绿色生物制造开辟全新可能。中国在此领域的系统性突破，正为全球科技竞争注入强劲动力。 ## 五、总结 清华大学教授张数一及其团队在人工智能与蛋白质设计领域取得两项重要成果。EvoAI技术能够快速压缩并智能重建蛋白质序列空间，相关成果发表于《自然·方法》；iAutoEvoLab作为全球首个24小时全自动运行的蛋白质进化工厂，实现从设计、合成到筛选的全流程自动化，成果刊载于《自然·化学工程》。两项技术深度融合人工智能与生物工程，构建“计算设计—实验验证”闭环体系，显著提升蛋白质设计效率与精度，推动该领域迈向智能化与规模化新阶段。