上海交大洪亮教授团队创建蛋白质“工具箱”，用AI设计功能蛋白质

主要观点总结

央视新闻频道专访上海交通大学洪亮教授，展示其团队自主研发的蛋白质功能设计Venus系列模型。该模型基于全球最大的蛋白质数据集Venus-Pod，具备快速高效优化改造蛋白质的能力，满足各种产业需求。Venus系列模型拥有“AI挖酶”和“AI定向进化”两大核心能力，并能服务生物/医药企业，成功改造优化多款蛋白质，实现产业化落地，产生显著的经济效益。

关键观点总结

关键观点1: 洪亮教授团队构建全球最大的蛋白质数据集Venus-Pod。

该数据集包含近九十亿条序列和数亿个功能标签，涵盖常规生物和极端环境的蛋白质，为Venus模型提供丰富的数据基础。

关键观点2: Venus系列模型具备“AI挖酶”和“AI定向进化”两大核心能力。

其中，“AI挖酶”能在全球最大的蛋白质序列数据中搜索符合特定功能的潜力股；“AI定向进化”则能针对现有蛋白质进行性能提升与优化。

关键观点3: Venus系列模型已成功服务近30家生物/医药企业。

通过改造优化多款蛋白质，实现产业化落地，并产生显著的经济效益。例如，一款抗体经过AI改造后稳定性大幅提高，为企业节省大量成本。

正文

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洪亮教授在采访中介绍，Venus 系列模型阅读了大量的蛋白质的氨基酸序列组成规律，以及大量的蛋白质序列组成所对应的功能标签，它知道耐强碱的蛋白质特征是什么样的，也知道耐高温的蛋白质特征是如何的，当一个普通蛋白质缺乏这些特征时，模型可以为其添加相应特征，从而实现对蛋白质功能的设计。

Venus系列模型具备两种核心能力，一是“AI 挖酶”，它可在全球最大的蛋白质序列数据集中搜索那些符合特定功能要求的潜力股，比如耐胃酸、耐高温的超能力蛋白；二是“AI 定向进化”，针对已有蛋白质进行性能提升与优化，例如提高稳定性、增强活性，这些优化后的蛋白质在生物制造、医药研发、工业生产中具有巨大应用潜力。

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