在上海天鹜科技有限公司的一间实验室里，65摄氏度的恒温罐中，一种经过特殊设计的酶正在快速分解塑料瓶碎片。短短数小时后，这些塑料将被彻底“消化”。

这款耐高温的塑料降解酶，并非源自自然界筛选，而是由人工智能大模型挖掘、优化而成。

“过去，想要改造一个蛋白质，好比大海捞针。”天鹜科技首席技术官刘灏告诉记者，“举例来说，一个由361个氨基酸组成的蛋白质，仅替换1个氨基酸就有近7000种可能；替换2个便增至2300多万种；若替换3个，可能性更是高达约533亿种。”

如今，这一困局正被人工智能技术打破。

8月，工业和信息化部公布了第一批人工智能在生物制造领域典型应用案例，天鹜科技的“蛋白质工程大模型AIACCLBIO™”入选优秀案例。

这个由上海交通大学孵化出的科创企业，正在“向AI要蛋白质”——依托其自主研发的AI蛋白质设计大模型AIACCLBIO™，实现更精准、更高效的蛋白质设计与改造。

从“大海捞针”到“精准预测”

蛋白质是生命活动的主要承担者，也是工业与医疗领域不可或缺的重要原料。日常生活中，从洗衣液中高效去渍的酶，到生长激素、抗体药物，再到面膜中的胶原蛋白、诊断试剂中的检测酶，蛋白质产品早已广泛应用于众多领域。

然而，天然蛋白质往往难以满足工业化生产的需求。例如，人体内的蛋白质在37摄氏度、中性环境下活性最佳，但工业生产过程可能需要蛋白质在高温、强酸或强碱条件下仍然保持稳定活性。因此，对蛋白质进行设计与改造，以适应多样化应用场景，成为提升其工业适用性的关键。

“传统蛋白质改造主要依赖专家经验与大量试错，例如我的一位同学花了整整5年才成功改造了一个蛋白质。”刘灏说，“培养一位合格的蛋白质工程师需要5年，完成一次成功改造可能又需要5年，可以说是周期长、成本高、成功率低。