GeoEnzyme平台:AI 蛋白质设计,打造合成生物学“智能基座”

百奥几何推出的高性能干实验+高通量湿实验平台GeoEnzyme,通过数智驱动、干湿结合,打造合成生物学“智能基座”,赋能多家合作伙伴实现 AI 驱动的新酶设计、酶发掘和酶改造研发。平台主要优势包括:

  • 智能生成:从头设计高性能酶序列,创造自然界中不存在的目标酶分子
  • 智能进化:多目标、层次化的智能虚拟酶筛选,平均可降低 60% 湿实验成本
  • 干湿结合:AI 驱动的干实验酶设计与高通量湿实验平台形成数据闭环,更快锁定高性能酶分子

前沿 AI 大模型:懂序列、懂结构、懂进化

百奥几何的 GeoFlow 蛋白模型在数十亿蛋白序列、结构和进化数据上进行了预训练,相对传统机器学习方法泛化能力得到显著提升,即使面对全新的蛋白和反应,仍可进行高精度的酶学性质预测。

GeoFlow 原生具备生成式 AI 技术,能帮助用户快速探索传统方法难以企及的突变空间(1020-80),从而实现大范围序列改造优化甚至从头设计。

AI能高效探索全蛋白序列空间,快速找到提升酶分子多重性能的多突变位点
AI从头设计的分子在提高酶活3倍的同时,与专利序列相似度低于60%(相当于自然进化了数千万年)

干实验平台:多维度、高性能、智能化

百奥几何干实验平台在拥有行业领先的人工智能基础上,结合了经典的计算生物学与酶领域专家经验的辅助,能从序列或结构出发根据用户需求进行突变体的多维度设计与分析,为用户提供高效、快速、高成功率的新酶发现与酶优化服务,让用户在产业竞争中如虎添翼、抢占先机。

湿实验平台:高通量、高效率、全流程

百奥几何拥有酶工程开发全流程所需的多种筛选与分析设备,从而具备最多超过 5000+/周的样品筛选与分析能力,可全面且高效地评价干实验平台设计出的候选酶分子。生成的高质量湿实验数据还可反馈用于模型迭代,帮助AI模型不断进化,从而实现干湿闭环。

成功案例:转氨酶优化

依托于 AI 驱动、干湿闭环的综合技术方案,百奥几何已成功交付多个以酶的活性、耐热性、耐酸/碱性、立体选择性等酶学性质为目标的酶优化项目。以下介绍转氨酶优化的项目成果。

转氨酶(Transaminase,TA),又称氨基转移酶,在生物催化工业中常被用于催化由羰基至氨基的转氨反应。在项目中,转氨酶被用于催化生成萨库贝曲妥(一款治疗心力衰竭的药物)的手性前体。催化反应由转氨酶向目标底物1引入一个氨基,并带来一个新的手性中心,目标产物为此手性中心的的S异构体。

在改造之前,项目选取了某野生型转氨酶作为起始酶。该野生型酶初始活性不尽人意,且对非对映异构体的手性选择性较差,远远达不到工业应用的需求。经过三轮酶改造,转氨酶突变体的酶活提升 25.7 倍,同时逆转了对目标产物的非对映异构体选择性,使得核心手性碳原子的的选择性 100% R型逆转为 >98% S型。

目前,百奥几何在多个大分子设计领域已完成项目落地,和十余家生物医药和合成生物学企业达成战略合作。我们期待与更多伙伴携手,推动社会的绿色化、智能化转型,为人类健康、地球环境、社会繁荣贡献绵薄之力。