京津冀国家技术创新中心

开创数据驱动与理性设计相结合的“酶编辑”模式

工业酶作为生物制造的“芯片”，其设计和构建是酶催化应用于化工、能源、医药等领域的底层使能技术。传统的人工实验筛选、定向进化以及“半理性”改造方式，存在实验量大、效率低、性能提升有限且改造范围仅限于天然酶的问题。在“颠覆性技术创新”重点专项支持下，分子动力（北京）科技有限公司研发出“高品质非天然工业酶智能创制系统”，开发了融合统计热力学的自回归直接耦合分析新酶创制AI算法，建立酶分子设计从序列-结构-功能的三维互映射，可精准创制出高品质 “非天然”工业酶，使更多高价值、用途广的化学品可以在非苛刻环境下高效合成，有望在全球工业酶创制领域实现中国领跑。

知识图谱结构型酶反应工程数据库

基于统计热力学的新酶创制空间可兼具功能性和多样性

目前，项目团队成功开发出可加速功能性蛋白序列挖掘的新酶识别算法，对于甲醇氧化酶的挖掘成功率可由16.7%提高到58.1%，大幅提高了新酶挖掘的效率和酶优化的初始基准；开发了针对酶特异性家族的酶-底物活性评估机器学习模型，在磷酯水解酶、β-酮酸裂解酶、酯水解酶等7个酶体系上进行了验证，分类准确率（AUPR值）可达80%，可为新酶的功能区创制模型提供更加精准的数据支撑。

近日，分子动力获得2000万融资，将有力推动公司发展，深入开展高通量实验平台建设与产品小试验证。

AI助力新物质制造，共见化学未来

卢滇楠，博士，清华大学化学工程系教授、博士生导师，现任探微书院副院长。长期从事复杂体系热力学理论与方法、工业生物催化以及合成生物学等方面的研究。综合运用经典热力学、统计热力学和量子力学理论与现代计算技术，发展分子模拟新理论与新方法，揭示复杂体系在不同环境下的构象转换、聚集、反应和分离行为，致力于研究基础理论与人工智能融合驱动的新化工过程，发展工业酶分子和复杂菌群设计的新一代化工过程理论与方法，在塑料酶、碳酸酐酶、甲醇氧化酶挖掘和改造等方面取得主要进展。在Nature Communication、ACS Catalysis等国际知名期刊上发表SCI收录刊物论文130余篇，译著1部，教材1部，已获中国发明专利授权14件。2008年获得全国优秀博士论文奖，2013年获得北京市“青年英才计划”支持，先后获得国家和省部级级科技奖励3项。