行业背景与挑战 - 蛋白质工程领域在生物技术、医学和基础研究方面具有巨大潜力，但发展受限于序列-功能关系理解不足、AI设计复杂性质困难以及劳动密集型的定向进化过程[2] - 定向进化技术是当前蛋白质工程领域最核心的设计改造策略，通过人为引入基因突变并根据目标功能进行筛选，可建立序列-功能的直接映射关系[2] - 传统定向进化技术需拆解成多步繁琐流程并需多轮迭代，极大限制了技术应用发展和提供高质量序列-功能数据用于训练AI算法[2] 技术发展趋势 - 未来发展趋势是将定向进化技术进行多模块整合，实现一体化、标准化的工业标准蛋白质智能进化[2] - 通过集成机器人、软件、机械控制系统降低人为干预，提高通量水平，以获取标准化蛋白质序列-功能数据[2] 核心平台创新 - 研究团队开发了工业自动化尺度的蛋白质编程进化实验室iAutoEvoLab[4] - 该工业级自动化平台实现了真正的无人值守、具有极高效率与规模、全新的速度，能够不间断运行约25天实现从“近乎0活性”到“完全功能”进化[8] - 平台无缝集成了液体处理工作站、培养箱、自动化机械臂、酶标仪、冰箱和计算控制系统等一系列关键组件，整套系统处于无菌环境[9] - MegaFluent控制软件负责协调和执行整个工作流程，对硬件设备读数进行处理评估，并根据结果对流程分支进行决策[9] 技术方案突破 - 系统采用“智能版”生物连续定向进化方案：基因回路+OrthoRep，实现多样复杂功能蛋白质的生长耦合连续进化[11] - 该方案拓宽了应用范围，蛋白质与DNA、蛋白质与蛋白质、蛋白质和小分子相互作用以及新型融合蛋白的定向进化均可采用[11] - 团队设计了NIMPLY、双选择等合成基因电路，实现“既要结合DNA又要结合小分子”等复杂逻辑的自动筛选[11] 应用案例与性能 - 利用该系统对活性近乎为零的前体CapT7进行蛋白质功能进化，在96孔板中并行启动超过100条独立进化线，每天9个循环、连续25天[12] - 再接入连续流式装置追加10天高浓度筛选，最终获得变体CapT7-V14，该变体在酵母内使靶基因表达提升30倍[12] - 变体在体外转录反应中可合成带帽mRNA，在HEK293T细胞中，其驱动的荧光蛋白水平与CMV、EF1α等哺乳动物强启动子相当，实现原核启动子直接用于人源细胞的跨界表达[12] 数据价值与行业影响 - iAutoEvoLab系统将生物进化系统与工业自动化框架相结合，使蛋白质在进化过程中快速生成大量高质量且标准化的数据[13] - 平台全程记录每孔OD、突变谱、选择压力等20余项参数，每轮生成海量、高质量、AI可读的数据点，成为训练下一代蛋白质设计AI模型的工业级蛋白数据收集引擎[13] - 生物进化、工业自动化和人工智能的深度融合有望揭示蛋白质执行功能的分子机制以及绘制蛋白质进化的适应性景观，最终建立起蛋白质序列与功能之间的直接联系[14]