我们正站在生命科学与技术融合的前沿，开拓生成生物学（Generative Biology）这一革命性领域 —— 这是一种重新定义药物开发的颠覆性方法，首次实现了对蛋白质基模式的可编程设计。通过打破传统学科壁垒，我们构建了一个跨维度的创新体系，让药物研发从 “试错式探索” 迈向 “精准化编程” 的全新时代。
生成生物学的核心，是将机器学习的算法创造力与生物工程的分子操作能力深度融合，建立一套 “数据驱动 – 模型预测 – 实验验证” 的闭环研发体系。我们的目标不仅仅是解析生命规律，更要通过编程蛋白质的结构、功能与相互作用模式，设计出自然界从未存在过的生物分子，解决传统药物开发中的关键瓶颈：
- 靶点局限性：突破天然蛋白质的功能边界，创造适配复杂疾病机制的新型治疗分子；
- 研发低效性：通过 AI 模型预测蛋白质 – 药物相互作用，将候选分子筛选效率提升数十倍；
- 治疗精准性：针对患者个体基因特征，定制化生成高特异性的蛋白质药物，推动精准医疗发展。
我们的团队汇聚了机器学习、生物工程、临床医学领域的顶尖研究者，打破 “单一学科主导” 的传统研发模式：
- AI 科学家：开发蛋白质结构预测模型（如基于 AlphaFold 的改进算法）、生成式对抗网络（GAN）驱动的分子设计工具；
- 合成生物学家：掌握 CRISPR-Cas9 基因编辑、无细胞蛋白合成等前沿技术，实现 AI 设计分子的快速湿实验验证；
- 临床转化专家：从疾病机制出发，定义药物设计的生物学约束条件（如体内稳定性、免疫原性），确保实验室成果向临床应用的高效转化。
- 蛋白质编程平台
- 结构 – 功能映射模型：建立蛋白质氨基酸序列、三维结构与生物功能之间的深度学习预测网络，例如通过输入 “靶向某炎症因子的结合界面”，生成具有特定构象的蛋白质序列；
- 动态模拟系统：利用分子动力学模拟，预测设计蛋白质在生理环境中的行为（如与细胞膜的相互作用、代谢路径），提前排除潜在毒性风险。
- 高通量实验验证
- 自动化生物反应器实现 “设计 – 合成 – 测试” 流程的日均千次迭代；
- 单细胞测序、蛋白质组学等高通量检测技术，构建分子性能的多维度评价体系。
- 临床导向的设计闭环
- 基于真实世界医疗数据（如癌症患者基因突变谱），训练 AI 模型生成个体化治疗分子；
- 与顶级医院合作开展临床前研究，实时反馈数据优化设计模型，缩短从靶点到候选药物的周期。
- 癌症免疫治疗：设计新型嵌合抗原受体（CAR）蛋白，增强 T 细胞对实体瘤的识别特异性，降低脱靶毒性；
- 神经退行性疾病：生成可穿越血脑屏障的蛋白质载体，精准递送神经保护因子至病变区域，逆转阿尔茨海默病的早期病理变化。
- 无细胞合成平台：通过编程微生物代谢通路，实现胰岛素、生长激素等蛋白质药物的微生物发酵生产，成本较传统细胞培养降低 70%；
- 环境响应型药物：设计可感知体内 pH、温度等信号的智能蛋白质，在病灶部位精准释放治疗载荷，减少全身副作用。
- 工业酶工程：生成耐极端温度、高压的工业酶蛋白，革新生物制药、食品加工、环保治理等领域的催化效率；
- 生物能源转化：设计高效捕获二氧化碳的人工酶，推动 “碳合成生物学” 在碳中和领域的应用。
生成生物学的探索之路充满机遇与挑战：
- 技术瓶颈：提升 AI 模型对蛋白质复杂相互作用的预测精度，解决 “设计 – 现实” 的匹配误差；
- 伦理与安全：建立合成蛋白质的生物安全性评估体系，防范生态风险与技术滥用；
- 学科协同：推动 “计算思维” 与 “实验思维” 的深度融合，培养兼具算法设计与湿实验能力的新型人才。
我们的愿景，是为生命科学开发一套通用的 “编程语言”—— 让蛋白质等生物大分子成为可被高效编程的 “生物计算机”，最终实现按需设计生命工具、精准干预生命过程的终极目标。从实验室的分子设计，到临床患者的个性化治疗，生成生物学正引领人类从 “理解生命” 走向 “创造生命价值” 的新纪元。
加入我们：共同探索生成生物学的无限可能，让每一行代码、每一个分子设计，都成为解锁人类健康未来的密钥。
