随着合成生物学的研究不断深入“无人区”，科学家们率先开启了对于“生物时代”的想象。同时，逐步落地的技术应用也在悄然改变着我们的生产与生活。
近日，中国科学院高彩霞研究组在国际顶级期刊《Cell》发表了题为“基于结构的蛋白质聚类对脱氨酶功能的发现”的文章，率先使用人工智能(AI)辅助的大规模蛋白结构预测，开创了我国首个具有自主知识产权的碱基编辑系统。
纵观2023年上半年，合成生物学还迎来了哪些激动人心的科研进展和技术突破？跟随小创的步伐，一起进入合生人的“全球技术风云”！
在本次盘点的合成生物学相关论文数据库中，依据期刊影响因子、学术创新性、学界关注热度等进行归纳总结，摘录以下5个代表性科研成果案例，供交流参考。
以色列魏茨曼科学研究所生物分子科学系S. J. Fleishman团队在《Science》发表题为“酶的组合式组装和设计”的文章，提出了一种机器学习策略，可用于设计能通过组合以产生多样化、低能量结构的片段。通过两轮“设计-测试-学习”循环，最终修复出1万多种酶，突破了结构多样化酶的设计受到精确折叠所需的长程相互作用的限制。该结果理论上可应用于任何模块蛋白家族，给蛋白质设计原理提供多样性和通用案例。
美国传染病和微生物组计划Damian R. Plichta团队和合作者在《Nature Microbiology》发表了题为“百岁老人拥有多样化的肠道病毒组，具有调节新陈代谢和促进健康寿命的潜力”的文章，使用先前发表的来自日本和撒丁岛的195个个体的宏基因组，展示了百岁老人肠道病毒的角色塑造。与年轻成年人和老年人的肠道病毒组相比，百岁老人具有更多样化的病毒组。同时研究了影响细菌生理学的噬菌体编码的辅助功能，揭示了硫酸盐代谢途径中支持关键步骤的基因的富集。
中国科学院遗传与发育生物学研究所高彩霞研究组在《Cell》发表了题为“基于结构的蛋白质聚类对脱氨酶功能的发现”的文章，率先使用人工智能(AI)辅助的大规模蛋白结构预测，建立起全新的基于三级结构的高通量蛋白聚类方法，实现了脱氨酶功能结构的深入挖掘，鉴定到完全区别于已知脱氨工具酶的全新底盘元件。其开创了我国首个具有自主知识产权的碱基编辑系统，有望打破碱基编辑底层专利垄断，将助力我国在未来的生物技术产业竞争。
美国哥伦比亚大学系统生物学系Harris H. Wang团队在《Nature Biotechnology》上发表题为“自动化和机器学习的高通量微生物培养组学分离微生物组”的文章，介绍了一种开源的高通量机器人分离平台，利用菌落形态学和基因组数据来最大限度地提高分离微生物的多样性，并能够有针对性地挑选特定属，按需快速生成微生物菌株，还可以结合机器学习方法预测菌株的分类身份。
德国马克斯普朗克海洋生物研究所Manuel Liebeke研究组与Nicole Dubilier研究组合作在《Science》发表题为“动物体内植物甾醇的从头合成”的文章，通过多组学、代谢产物成像、异源基因表达、酶活性分析等等鉴定发现环节动物通过使用非经典C24甲基转移酶C24-SMT进行植物甾醇的从头生物学合成。该研究利用的海洋蠕虫或许可以作为一种有价值的模式生物，更好地研究植物甾醇对动物及人类健康发挥的作用，为固醇合成代谢在进化上补充了新的一环。
在风云激荡的合成生物学科研进程中，科学家们的探险要经历无数个“头秃”的焦虑日夜，才能解锁专属他们的“高光时刻”。而从科研成果“照进现实”，或许还有很长的路要走。
态创生物致力于通过平台搭建与技术升级实现多物质量产管线的布局，截止目前已自主申请专利近百项（已授权20余项），发表SCI论文10余篇，在基因编辑与菌株构建、合成生物自动化、人工智能预测模型等板块获得开创性成果。目前在库物质达50余种，突破行业量产瓶颈为各产业领域提供绿色解决方案。
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