數(shù)字經(jīng)濟蓬勃發(fā)展下,人工智能躍升為互聯(lián)網(wǎng)與科技的首要驅(qū)動力。2006年深度學習算法的提出,標志著AI技術(shù)取得重大突破。自2012年起,數(shù)據(jù)量的激增推動了深度學習在語音及視覺識別上的連續(xù)飛躍,加速了AI產(chǎn)業(yè)的落地與商業(yè)化進程。
據(jù)統(tǒng)計,全球AI市場規(guī)模從2017年的6900億美元猛增至2021年的3萬億美元,年復合增長率超30%,預計2025年將邁過6萬億美元大關。專業(yè)預測顯示,至2030年,AI有望為全球GDP增添15.7萬億美元。目前,AI已在生物、醫(yī)療、制造等領域?qū)崿F(xiàn)應用,預示其將在未來深刻改變?nèi)祟惿鐣慕?jīng)濟發(fā)展模式及生產(chǎn)生活方式。
人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)與應用突破
2022年,DeepMind與EMBL-EBL利用AlphaFold 幾乎預測所有已知蛋白質(zhì)
2018年,人工智能融資規(guī)模破千億元
2017年,谷歌研發(fā)的人工智能機器人AlphaGo擊敗圍棋冠軍柯潔,同年,谷歌進軍醫(yī)療保健等領域
2016年,谷歌、微軟等互聯(lián)網(wǎng)巨頭及新興科技公司紛紛加入人工智能戰(zhàn)場
2013年,深度學習算法在計算機視覺和語音識別上得到突破,識別率分別超過95%和99%
2012年,融資規(guī)模開始快速增長,人工智能商業(yè)化高速發(fā)展
2010年,移動互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展,人工智能應用場景更為廣闊
2006年,深度學習被提出,人工智能再次突破性發(fā)展
AlphaGo因打敗柯潔而一戰(zhàn)成名,它的兄弟AlphaFold的橫空出世更是為人工智能在生物科技領域添上濃墨重彩的一筆,生物科技走上智能化道路已成為必然趨勢。
泓迅生物
數(shù)字化合成先鋒
全球AI產(chǎn)業(yè)中,國外領先,國內(nèi)占比22%。泓迅生物作為合成生物學技術(shù)領導者,憑借先進的算法和領先的制造布局DNA合成上下游產(chǎn)業(yè)鏈。運用領先的算法和AI技術(shù),自主開發(fā)了Syno?Ab、NGCodonTM、Complexity Index (CI)、AI-TAT等多款生物智能分析工具,結(jié)合每年數(shù)億級的堿基合成通量,推動DNA合成向著更加智能化、精準化和快速化方向發(fā)展。
抗體設計領航員
AlphaFold擅長預測蛋白結(jié)構(gòu),但無法模擬蛋白質(zhì)與相互作用蛋白或藥物分子的變化。泓迅生物的Syno?Ab抗體平臺彌補了這一缺陷,以AlphaFold預測的抗原結(jié)構(gòu)為起點,強大的生物類藥抗體生物計算為依托,有效模擬抗原-抗體對接,將計算機技術(shù)與實驗相結(jié)合,幫助廣大研究人員有效降低抗體研發(fā)總成本、縮短研發(fā)周期。
NGCodonTM
序列設計顧問
泓迅生物自主研發(fā)了NGCodonTM密碼子優(yōu)化技術(shù),該技術(shù)綜合考慮密碼子偏好性、mRNA二級結(jié)構(gòu)、GC含量、發(fā)夾結(jié)構(gòu)、翻譯起始與終止效率等多種影響蛋白表達的因素,結(jié)合先進的計算機深度學習,升級為2.0版,實現(xiàn)科學化、規(guī)范化的設計,提升蛋白表達效率。以下是密碼子優(yōu)化后蛋白表達及可溶性顯著提高的案例。
AI-TAT系統(tǒng)
時間管理大師
泓迅生物綜合真實訂單數(shù)據(jù)庫自主開發(fā)AI-TAT訂單周期預測系統(tǒng),可以精準評估出無限接近實際所需的生產(chǎn)周期,科學的系統(tǒng)進行科學的評估,便于客戶合理安排后續(xù)實驗進度,協(xié)助研究人員成為時間管理大師。
CI系統(tǒng)
智能合成專家
泓迅生物自研CI系統(tǒng),憑借先進算法,能合成其他供應商無法或難以合成的復雜序列。對比其他兩家供應商,在2000個合成基因的分析中表現(xiàn)優(yōu)異,完美駕馭重復序列、發(fā)卡結(jié)構(gòu)、高GC、poly結(jié)構(gòu)等復雜合成。
數(shù)字化合成
泓迅生物作利用先進的Syno?GS合成技術(shù)平臺來為您提供快速、高效、優(yōu)質(zhì)的基因合成服務。您只需要提供所需合成的核苷酸序列或氨基酸序列,我們即可交付100%準確的基因序列,并克隆至指定載體。泓迅生物月合成量達2萬條,單一DNA片段長度可達150kb。
泓迅生物智能化平臺已為生命科學研究、合成生物學開發(fā)、抗體藥物篩選、基因工程疫苗研發(fā)、分子育種及DNA信息儲存等各領域的發(fā)展提供強有力的支持。
人工智能服務—未來已來
人工智能作為產(chǎn)業(yè)變革的核心動力,正加速與各行業(yè)融合,推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級,掀起全球產(chǎn)業(yè)新浪潮。中國政府將其納入國家戰(zhàn)略,市場規(guī)模將持續(xù)增長。據(jù)2017年《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,2020年中國AI技術(shù)與應用將達到世界領先水平,核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超1500億,2030年將超萬億,帶動相關產(chǎn)業(yè)超10萬億。
新冠疫情下,全球生物制藥市場機遇與挑戰(zhàn)并存。技術(shù)迭代加速、研發(fā)投入增加,促使生物制藥公司面臨更高要求。數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為關鍵,智能化成為熱點,AI、大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)加速生物藥研發(fā)。
泓迅生物智能化平臺基于合成生物學以設計—構(gòu)建—測試—學習(DBTL)的循環(huán)為邏輯,以此來構(gòu)成發(fā)現(xiàn)和優(yōu)化目標系統(tǒng)的基本特征。賦能合成生物學為目標,全智能、標準化、高效能的智能產(chǎn)線和標準化生產(chǎn)機制,為生物制藥行業(yè)發(fā)展提供有效技術(shù)手段和解決方案,突破生產(chǎn)效率與數(shù)據(jù)穩(wěn)定性,為生物醫(yī)藥未來發(fā)展創(chuàng)造更多可能。
參考文獻
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3. 新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃
4. Liu Z, Zhang Y, Nielsen J. Synthetic biology of yeast[J]. Biochemistry, 2019, 58(11): 1511-1520.