使命踐行,AI+合成生物學點亮藏區(qū)科技發(fā)展之螢火
高原牧區(qū)的呼喚——防疫困境中的科技使命
西藏,作為中國的重要高原牧區(qū),擁有豐富的畜牧資源,尤其是牦牛、綿羊、山羊、藏雞、藏豬等高原特色牲畜。這些牲畜不僅是農(nóng)牧民的主要經(jīng)濟來源,也是地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的核心支柱,對地方經(jīng)濟和生態(tài)穩(wěn)定具有深遠的影響。然而,受限于獨特的地理、氣候與生態(tài)環(huán)境,西藏畜牧業(yè)面臨的挑戰(zhàn)愈加嚴峻。
西藏高海拔、寒冷氣候和復雜的自然環(huán)境,使得動物疫病防控工作面臨巨大的困難。高原地區(qū)交通不便、基礎設施薄弱,導致疫病信息滯后和診斷響應遲緩。一旦疫情暴發(fā),通常要等到牲畜出現(xiàn)嚴重癥狀后,疫情才被發(fā)現(xiàn),造成大規(guī)模牲畜死亡和嚴重經(jīng)濟損失。更為嚴重的是,部分動物疫病具有人畜共患性,若未能及時防控,還可能對公共衛(wèi)生安全構成威脅。
典型問題包括:
-
交通與物流受限:樣本采集與送檢效率低,嚴重影響防控時效;
-
檢測手段相對滯后:生態(tài)系統(tǒng)復雜多變,傳統(tǒng)檢測方法難以應對快速演化的病原體;
-
檢測能力有待加強:缺乏可現(xiàn)場操作的多病種快速檢測技術,疫情監(jiān)控滯后。
-
成本較高:疫病檢測和防控投入大,偏遠地區(qū)農(nóng)牧民承擔壓力重,影響防控工作推進。
多項流行病學研究持續(xù)揭示高原地區(qū)動物疫病的嚴峻形勢。以牛病毒性腹瀉粘膜病病毒(Bovine viral diarrhea mucosal disease virus,簡稱BVD-MDV或BVDV)為例,其陽性檢出率可高達 19.5%,其中西藏地區(qū)甚至達到 27.1%,變異株已在藏區(qū)牦牛群中暴發(fā),伴隨口腔糜爛、嚴重腹瀉、脫水、白細胞減少和高熱等臨床癥狀,表明高致病性病原體正在加速適應高原生態(tài),并形成局部傳播鏈。這不僅對藏區(qū)畜牧業(yè)構成重大威脅,也對國家動物防疫體系提出了更高要求。
面對高原疫病頻發(fā)帶來的嚴峻挑戰(zhàn),國家對高原地區(qū)的公共衛(wèi)生與生態(tài)安全給予了高度關注,持續(xù)呼吁以“科技援藏”踐行強邊固防、守護民生的目標。
近年來,隨著人工智能的興起,合成生物學技術研究已經(jīng)正式進入AI時代,并已在生物治療與疫病監(jiān)測等領域取得的可觀成果。
抗體智能設計:斯坦福大學團隊通過整合蛋白語言模型與三維結構預測,成功優(yōu)化SARSCoV2 中和抗體,活性提升超 25 倍,顯著加快候選抗體篩選速度。
AI 生成藥物進入臨床驗證:由 Insilico Medicine 基于 AI 平臺開發(fā)的小分子藥物 Rentosertib(ISM001-055)已完成 IIa 期臨床試驗,用于治療特發(fā)性肺纖維化(IPF),肺功能平均改善 +98?mL。
AI 虛擬實驗室:由多機構聯(lián)合開發(fā)的“AI 科學家”虛擬實驗室成功生成穩(wěn)定高效的新型納米抗體,在疫苗和藥物早期開發(fā)中展現(xiàn)出極強的創(chuàng)造力和低人工依賴特性。
因此,當我們在面臨高原牧區(qū)動物防疫工程的嚴峻挑戰(zhàn)時,如何應用時代科技,牢守公共衛(wèi)生與生態(tài)安全發(fā)展防線?其重大意義不僅在于技術創(chuàng)新,更是對“科技強邊”理念的深度踐行。
以科技帶動發(fā)展的踐行者——西藏職業(yè)技術學院
西藏職業(yè)技術學院動物科學技術學院的骨干教師長期扎根在海拔高、環(huán)境艱苦的藏區(qū)牧區(qū)一線,始終堅守在動物疫病防控與基層教育的最前沿。高原地區(qū)自然條件惡劣、交通不便,牧民獲取疾病防控資源的能力有限,而藏區(qū)畜牧業(yè)作為重要的生計支柱,一旦發(fā)生動物疫病,往往影響巨大、波及廣泛。因此,該學院將目光聚焦在“如何以科技手段提升藏區(qū)動物健康水平”這一根本問題上。
盡管地處偏遠,西藏職業(yè)技術學院始終秉持開放、前沿的學術視野,持續(xù)關注國內外在動物疫病早篩與多病原檢測方面的最新進展,尤其對人工智能(AI)在智慧畜牧與分子診斷中的應用表現(xiàn)出濃厚興趣。該學院深刻意識到,未來動物疫病防控的核心,不僅在于“治”,更在于“早診、早識別、快反應”。然而當前藏區(qū)傳統(tǒng)檢測手段普遍存在效率低、響應慢、檢測成本高等瓶頸,無法滿足現(xiàn)代畜牧業(yè)對“精準、高效、可落地”的需求。
正因如此,西藏職業(yè)技術學院在多年的研究與實踐中,始終致力于推動“快速檢測、多病種并行”的技術創(chuàng)新與落地。該學院認為,只有將時代技術發(fā)展與動物疫病研究相結合,才能真正實現(xiàn)“科技下沉”,將先進理念轉化為牧區(qū)可用、可及、可持續(xù)的實用工具。在這一理念指導下,西藏職業(yè)技術學院不僅深入開展科學研究,還積極牽頭推動校企協(xié)同機制,為推動藏區(qū)動物健康管理注入了新動力。
點燃創(chuàng)新引擎,共筑發(fā)展未來——產(chǎn)學研合作項目落地
通過長期以來的學術研究積累,篩選出了35種常見病毒、病菌及寄生蟲,涵蓋了藏區(qū)高發(fā)及特有的動物疫病種類,如何高效精準的建立一套針對動物疫病的檢測解決方案是項目面臨的重大挑戰(zhàn)!隨著AI+合成生物學技術的飛速發(fā)展,以及其在全球生命科學領域的應用案例,用其敏銳的科研嗅覺發(fā)現(xiàn)了破解難題的關鍵!
欲快從速,刻不容緩!西藏職業(yè)技術學院動物科學技術學院經(jīng)過多方咨詢,與不同幾家從事該領域知名生物技術公司進行方案對接與探討,最終,泓迅生物脫穎而出!
自創(chuàng)立以來,泓迅生物始終秉持“用科技改善生命質量”的初心,致力于將AI與合成生物學深度融合,推動科技成果向公共健康和社會服務的實際應用轉化。公司專注于AI賦能的基因合成、高效蛋白表達及定制化抗體發(fā)現(xiàn)等核心技術,依托自主研發(fā)的技術平臺,為全球客戶提供一站式AI合成生物學解決方案。
2024年,西藏職業(yè)技術學院與泓迅生物的關于AI+合成生物學多病原免疫檢測方案的產(chǎn)學研合作項目正式落地!
以AI技術賦能,對目標抗體深度設計、預測、優(yōu)化,再通過濕實驗驗證,結合探針技術與抗原–抗體反應機制,精準靶向目標病毒或病原體,可以實現(xiàn)對樣本中特定病原的快速識別與判斷,最終通過膠體金法檢測形式可實現(xiàn)對藏區(qū)動物疫病的即時檢測。
這一突破性技術不僅提升了檢測效率,更為藏區(qū)動物疫病防控提供了有力保障,標志著AI合成生物學技術在高原地區(qū)的應用邁出重要一步,是產(chǎn)學研深度融合的新里程碑事件。
顛覆式技術革命——AI×合成生物學
AI與合成生物學的融合正在掀起一場生物技術革命,它極大地加速了從“理解生命”到“設計生命”的進程。AI+合成生物學的核心在于利用AI強大的數(shù)據(jù)學習、模式識別、預測和優(yōu)化能力,來解決合成生物學中復雜的設計、構建、測試和學習循環(huán)中的瓶頸問題。
DeepMind的AlphaFold2解決了困擾生物學界50年的蛋白質結構預測難題,準確度達到實驗水平。AlphaFold3(2024)進一步將預測范圍擴展到蛋白質與其他生物分子(DNA, RNA, 小分子配體、翻譯后修飾)的復合物結構,開啟了生物分子相互作用精準預測的新時代。
華盛頓大學David Baker實驗室等利用類似圖像生成的擴散模型或蛋白質語言模型,成功設計出在自然界中不存在、但具有預定結構和功能的全新蛋白質(如“做夢”出的新酶、新結合蛋白),并通過實驗驗證了其功能。這標志著AI從預測走向了創(chuàng)造。
在動物疫控研究領域,泓迅生物以AI賦能的抗體精準設計與快速優(yōu)化為核心驅動,構建起一整套高性能研發(fā)檢測體系,實現(xiàn)了對多種病原體的快速識別與高效防控,顯著提升了藏區(qū)動物疫病的防治水平,為高原生態(tài)安全和畜牧業(yè)健康發(fā)展提供了堅實的技術支撐。
任重道遠,“智”啟未來——AI賦能新一代動物疫控研究范式
AI技術與合成生物學的深度融合,讓未來動物疫病防控技術邁向更智能、更高效、更模塊化的發(fā)展階段。
1. 智能抗體設計與進化優(yōu)化
借助AI算法對抗原表位進行高通量預測,并結合蛋白結構模擬、穩(wěn)定性建模、親和力評估等能力,持續(xù)提升抗體的特異性、親和性與表達效率。未來有望實現(xiàn)自動化、多靶標、高迭代效率的抗體優(yōu)化平臺,加速應對突發(fā)性病毒變異。
2. AI驅動的序列設計與基因表達控制
基于NG?Codon等AI平臺,未來基因設計將從“表達優(yōu)化”向“功能精準調控”進化,不僅提升蛋白表達量,更可實現(xiàn)跨宿主表達預測、調控元件智能選擇與代謝負擔評估,推動重組蛋白制備更加可控、高產(chǎn)、低成本。
3. 模塊化、場景化診斷工具開發(fā)
未來檢測卡的研發(fā)將從“一病毒一卡”向“模塊組合、場景定制”演進。結合多通道微流控結構、AI輔助識別系統(tǒng)與便攜式分析終端,有望實現(xiàn)集成化、多病毒同步檢測,同時具備野外部署能力和遠程數(shù)據(jù)上傳功能,支撐區(qū)域疫情監(jiān)測網(wǎng)絡化建設。
4. 國產(chǎn)底盤與合成元件自主創(chuàng)新
推動國產(chǎn)酵母、細菌等表達系統(tǒng)的底盤工程優(yōu)化,并加快關鍵元件(啟動子、RBS、終止子等)的國產(chǎn)化開發(fā)。結合AI輔助構建的生物元件庫,將使合成生物學應用更加安全、可控、面向中國特有應用場景展開深入創(chuàng)新。
泓迅生物將繼續(xù)與客戶攜手共進,助力全球生命科學、生物制藥、農(nóng)業(yè)健康與公共衛(wèi)生等領域的可持續(xù)發(fā)展。未來,我們將進一步推動創(chuàng)新技術的應用,為更廣泛的區(qū)域和領域提供精準、高效的解決方案。共同構建智慧生態(tài)圈,筑牢生物安全防線。
AI合成生物學助力藏區(qū)動物健康,守護全球生命安全!
Reference
1. CHEN Xin-nuo, XIAO Min, RUAN Wen-qiang, QIN Si-nan, YUE Hua, TANG Cheng, ZHANG Bin. Molecular Epidemiological Investigation and Isolation of Bovine Viral Diarrhea Virus in Yak in Sichuan-Tibet Plateau Region[J]. Acta Veterinaria et Zootechnica Sinica, 2018, 49(3): 606-613.
2. Stanford University. New AI Approach Improves Antibody Design against COVID-19. Stanford News, July 2024.
3. Insilico Medicine. Insilico Announces Nature Medicine Publication of Phase IIa Results for Rentosertib. PR Newswire, 3 June 2024.
4. Steenhuysen, Julie. Health Rounds: Virtual Labs with AI Scientists Produce Promising Result – Stanford. Reuters, 30 July 2025.
5. Abbasi, A.F., M.N. Asim, and A. Dengel. "Transitioning from Wet Lab to Artificial Intelligence: A Systematic Review of AI Predictors in CRISPR." Journal of Translational Medicine, vol. 23, 2025, article no. 153.