人工智能（AI）正在徹底改變蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)領(lǐng)域，借助深度學(xué)習(xí)，科學(xué)家能夠設(shè)計(jì)出前所未有的酶、生物材料和藥物蛋白。然而，將計(jì)算機(jī)生成的序列轉(zhuǎn)化為實(shí)際功能仍需實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。傳統(tǒng)依賴(lài)活細(xì)胞的蛋白表達(dá)流程周期長(zhǎng)、通量低，且難以表達(dá)有毒或復(fù)雜蛋白，已成為AI賦能落地的瓶頸。

無(wú)細(xì)胞蛋白合成系統(tǒng)跳出了活細(xì)胞的限制，直接在體外利用細(xì)胞提取物合成目標(biāo)蛋白，如同將細(xì)胞內(nèi)的生命合成“生產(chǎn)線”搬到了試管中。

細(xì)胞體系vs. 無(wú)細(xì)胞體系：瓶頸與突破

傳統(tǒng)細(xì)胞體系的局限

盡管工程微生物或細(xì)胞系作為蛋白質(zhì)生產(chǎn)的“工廠”已有數(shù)十年歷史，但活細(xì)胞的天生局限在AI時(shí)代被進(jìn)一步放大。細(xì)胞生長(zhǎng)速度、營(yíng)養(yǎng)消耗、代謝副產(chǎn)物積累等因素均會(huì)影響生產(chǎn)；培養(yǎng)過(guò)程對(duì)無(wú)菌環(huán)境要求嚴(yán)苛，放大規(guī)模時(shí)風(fēng)險(xiǎn)增加。最關(guān)鍵的是，細(xì)胞是一個(gè)以自身生存為最高準(zhǔn)則的系統(tǒng)。如果外源目標(biāo)蛋白對(duì)其有毒性或干擾正常代謝，細(xì)胞會(huì)通過(guò)降低表達(dá)、甚至停止生長(zhǎng)來(lái)對(duì)抗。這導(dǎo)致開(kāi)發(fā)周期長(zhǎng)、表達(dá)效率不穩(wěn)定、普適性差。當(dāng)AI能輕松生成成百上千個(gè)候選序列時(shí)，傳統(tǒng)的細(xì)胞工廠卻無(wú)法進(jìn)行與之匹配的高通量并行制造，瓶頸尤為突出。

無(wú)細(xì)胞體系的突破性優(yōu)勢(shì)

無(wú)細(xì)胞蛋白質(zhì)合成（CFPS）提供了截然不同的路徑。它提取細(xì)胞內(nèi)部的轉(zhuǎn)錄、翻譯核心machinery（如核糖體、tRNA、相關(guān)酶與能量系統(tǒng)），在體外試管環(huán)境中，直接以DNA或mRNA為模板合成蛋白質(zhì)。由于無(wú)需維持細(xì)胞存活，CFPS展現(xiàn)出獨(dú)特優(yōu)勢(shì)：

• 開(kāi)放與可控：反應(yīng)體系完全開(kāi)放，研究者可自由調(diào)整離子強(qiáng)度、輔因子濃度，甚至直接添加非天然氨基酸或合成生物學(xué)元件，不受細(xì)胞膜屏障和體內(nèi)調(diào)控機(jī)制的限制。

• 快速與高效：省去了克隆構(gòu)建與細(xì)胞培養(yǎng)的漫長(zhǎng)步驟，一個(gè)典型的CFPS反應(yīng)在幾小時(shí)內(nèi)即可完成目標(biāo)蛋白的合成。

• 高通量與并行化：無(wú)需分別培養(yǎng)多個(gè)菌株，僅需提供不同的DNA模板，即可在96或384孔板中同時(shí)合成數(shù)十至數(shù)百種不同蛋白質(zhì)，極其適合與AI設(shè)計(jì)聯(lián)動(dòng)的迭代篩選。

• 通用性與靈活性：可采用原核（如大腸桿菌提取物）或真核（如小麥胚芽、兔網(wǎng)織紅細(xì)胞）系統(tǒng)，滿足不同蛋白（包括某些需簡(jiǎn)單翻譯后修飾的蛋白）的表達(dá)需求。

• 便攜性與分布式生產(chǎn)：體系易于凍干儲(chǔ)存和運(yùn)輸，可在需要時(shí)現(xiàn)場(chǎng)激活進(jìn)行生產(chǎn)，為分布式生物制造與現(xiàn)場(chǎng)診斷提供了可能。

一言以蔽之，無(wú)細(xì)胞合成突破了“細(xì)胞工廠”的傳統(tǒng)模式，將分散的細(xì)胞內(nèi)“小作坊”整合為體外可控的“規(guī)模化生產(chǎn)線”，為蛋白質(zhì)工程賦予了前所未有的自由度。

核心維度對(duì)比下面我們以一張表格總結(jié)傳統(tǒng)細(xì)胞體系與無(wú)細(xì)胞體系在若干關(guān)鍵維度上的對(duì)比：

AI與無(wú)細(xì)胞：強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合的協(xié)同效應(yīng)

AI已在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)、序列生成與功能設(shè)計(jì)方面展現(xiàn)出強(qiáng)大威力，成為當(dāng)之無(wú)愧的“創(chuàng)意引擎”。它能夠快速探索遠(yuǎn)超天然多樣性的序列空間，提出海量候選分子。過(guò)去依賴(lài)細(xì)胞體系，一次測(cè)試幾十個(gè)變體已是負(fù)擔(dān)，顯然無(wú)法承接AI噴薄而出的設(shè)計(jì)洪流。這正是無(wú)細(xì)胞體系的價(jià)值所在：它有潛力成為連接數(shù)字世界與物理實(shí)體的高效橋梁，將AI的海量設(shè)計(jì)方案快速轉(zhuǎn)化為可測(cè)試的真實(shí)分子。

將人工智能的設(shè)計(jì)能力與無(wú)細(xì)胞體系的快速合成能力相結(jié)合，被視為突破蛋白質(zhì)工程瓶頸的關(guān)鍵。AI是“加速器”，負(fù)責(zé)產(chǎn)生創(chuàng)意；無(wú)細(xì)胞是“釋放器”，負(fù)責(zé)將創(chuàng)意快速現(xiàn)實(shí)化。二者協(xié)同，產(chǎn)生的效應(yīng)遠(yuǎn)大于簡(jiǎn)單相加。

1. 極大加速設(shè)計(jì)迭代循環(huán)

無(wú)細(xì)胞體系將傳統(tǒng)“設(shè)計(jì)-構(gòu)建-測(cè)試”周期從數(shù)周壓縮至數(shù)小時(shí)。研究人員可在一天內(nèi)完成從DNA模板到蛋白合成與活性檢測(cè)的全流程，實(shí)現(xiàn)“設(shè)計(jì)-驗(yàn)證-優(yōu)化”的次日迭代，極大提升了研發(fā)效率。

2. 完美承接AI的高通量輸出

無(wú)細(xì)胞系統(tǒng)天然適配高通量操作，可在微孔板中并行合成與測(cè)試AI生成的數(shù)十至上百個(gè)候選序列，有效規(guī)避細(xì)胞培養(yǎng)中的交叉污染與生長(zhǎng)差異問(wèn)題，從而實(shí)現(xiàn)大規(guī)模、系統(tǒng)化的快速篩選與優(yōu)化。

3. 共同突破天然生物學(xué)的限制

AI可設(shè)計(jì)含非天然氨基酸或特殊結(jié)構(gòu)的“非自然”蛋白，而活細(xì)胞往往難以表達(dá)此類(lèi)分子。無(wú)細(xì)胞體系無(wú)生存壓力，可通過(guò)外源添加非天然底物或輔因子，直接合成這些特殊蛋白，極大拓展了AI的設(shè)計(jì)邊界。

4. 構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的學(xué)習(xí)閉環(huán)

無(wú)細(xì)胞系統(tǒng)不僅是驗(yàn)證工具，更是高質(zhì)量數(shù)據(jù)源。其所獲得的蛋白活性、表達(dá)量等數(shù)據(jù)可實(shí)時(shí)反饋至AI模型，用于優(yōu)化后續(xù)設(shè)計(jì)。更進(jìn)一步，AI亦可反向優(yōu)化無(wú)細(xì)胞體系反應(yīng)條件，形成“設(shè)計(jì)-構(gòu)建-測(cè)試-學(xué)習(xí)”的強(qiáng)化回路，推動(dòng)系統(tǒng)持續(xù)進(jìn)化。

綜上所述，人工智能與無(wú)細(xì)胞蛋白合成的結(jié)合，打通了從“比特”到“原子”的快速通道。計(jì)算側(cè)的海量創(chuàng)意不再受限于緩慢的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，而高速的實(shí)驗(yàn)反饋又持續(xù)滋養(yǎng)和提升著計(jì)算模型。這種協(xié)同正在催生質(zhì)的飛躍，加速新藥、新酶、新生物材料的發(fā)明進(jìn)程。

產(chǎn)業(yè)格局與未來(lái)展望

技術(shù)成熟度曲線正將“AI+無(wú)細(xì)胞”從前沿科研推向產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，孕育出一個(gè)快速增長(zhǎng)的新興市場(chǎng)。QYResearch調(diào)研顯示，2023年全球無(wú)細(xì)胞蛋白表達(dá)市場(chǎng)銷(xiāo)售額達(dá)到了15億元，預(yù)計(jì)2030年將達(dá)到23億元，年復(fù)合增長(zhǎng)率（CAGR）為6.2%（2024-2030）。這背后是制藥、生物技術(shù)領(lǐng)域?qū)焖俚鞍踪|(zhì)開(kāi)發(fā)工具的迫切需求。

當(dāng)然，邁向大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化仍面臨挑戰(zhàn)：

• 復(fù)雜蛋白表征：對(duì)于需要復(fù)雜翻譯后修飾（如精確糖基化）的蛋白（如某些治療性抗體），無(wú)細(xì)胞體系的產(chǎn)物與天然產(chǎn)物的一致性仍需不斷提升。
• 成本與供應(yīng)鏈：核心試劑成本仍是制約因素。但隨著需求增長(zhǎng)、工藝優(yōu)化及規(guī)?；a(chǎn)，成本將持續(xù)下降。可重復(fù)使用或連續(xù)流CFPS系統(tǒng)也將提升經(jīng)濟(jì)性。
• 人才與范式轉(zhuǎn)變：新范式要求團(tuán)隊(duì)同時(shí)精通AI計(jì)算、生物學(xué)與自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)操作，對(duì)研發(fā)組織結(jié)構(gòu)和人才培養(yǎng)提出了新要求。

我們正站在一場(chǎng)生物工程范式轉(zhuǎn)變的起點(diǎn)。AI賦能設(shè)計(jì)，無(wú)細(xì)胞賦能快速實(shí)現(xiàn)，兩者結(jié)合將生物創(chuàng)制效率提升了一個(gè)數(shù)量級(jí)。學(xué)術(shù)上，它讓我們能更自由地探索“序列-結(jié)構(gòu)-功能”的未知領(lǐng)域；產(chǎn)業(yè)上，它有望大幅縮短新藥與新材料的研發(fā)周期，降低成本。未來(lái)5-10年，隨著AI算法更精準(zhǔn)、無(wú)細(xì)胞平臺(tái)更高效、更經(jīng)濟(jì)，這一組合將從“前沿技術(shù)”變?yōu)樯镏圃斓摹皹?biāo)準(zhǔn)配置”。

結(jié)語(yǔ)：開(kāi)啟蛋白質(zhì)工程的新大門(mén)

AI與無(wú)細(xì)胞蛋白合成的融合，為蛋白質(zhì)工程開(kāi)啟了新的大門(mén)。AI是創(chuàng)意的源泉，無(wú)細(xì)胞是實(shí)現(xiàn)的高效裝置。兩者協(xié)同，克服了傳統(tǒng)細(xì)胞體系的根本性瓶頸，在研發(fā)速度與設(shè)計(jì)廣度上實(shí)現(xiàn)了雙重飛躍。

為響應(yīng)AI驅(qū)動(dòng)蛋白設(shè)計(jì)的快速發(fā)展，泓迅生物推出無(wú)細(xì)胞蛋白表達(dá)服務(wù)平臺(tái)。若你正籌劃把AI生成的序列快速落地驗(yàn)證，或需要從 DNA→RNA→Protein 的端到端交付，我們就是能讓項(xiàng)目“明天更快一點(diǎn)”的那雙手：

• AI-powered CFPS：2小時(shí)檢測(cè)、并行篩選、條件可調(diào)、難表達(dá)/有毒蛋白更友好。
• 基因與寡核苷酸合成：超百億堿基經(jīng)驗(yàn)、復(fù)雜序列攻關(guān)、100%準(zhǔn)確交付與經(jīng)濟(jì)交期。
• 多平臺(tái)蛋白表達(dá)/制備：無(wú)細(xì)胞/細(xì)菌/酵母/昆蟲(chóng)/哺乳動(dòng)物齊備，定制載體/宿主/標(biāo)簽策略。
• 一站式合成生物服務(wù)：從基因合成、CRISPR文庫(kù)構(gòu)建、病毒包裝到RNA與抗體服務(wù)，我們提供覆蓋“DNA→RNA→Protein”全流程的研發(fā)支持。
• 合規(guī)與團(tuán)隊(duì)：200+科研人員、制造級(jí)質(zhì)量體系，面向藥物、診斷、材料等多場(chǎng)景落地。

當(dāng)AI這臺(tái)強(qiáng)力引擎安裝到無(wú)細(xì)胞這個(gè)靈活底盤(pán)上，生命科學(xué)創(chuàng)新的跑車(chē)將駛向更廣闊的天地。讓AI的創(chuàng)造力與無(wú)細(xì)胞的執(zhí)行力在同一條生產(chǎn)線上匯合——把序列交給我們，把時(shí)間贏回來(lái)。

為什么選擇泓迅

領(lǐng)先的技術(shù)優(yōu)勢(shì)—AI賦能的合成生物學(xué)技術(shù)

成熟的蛋白表達(dá)經(jīng)驗(yàn)——五大蛋白表達(dá)系統(tǒng)，自主研發(fā)數(shù)十種高效表達(dá)載體

更高的價(jià)值服務(wù)—一站式生物分子解決方案