Evozyne 与传统工具对比：AI 蛋白质设计如何提升药物发现效率？

在生物医药领域，药物发现一直是一项耗时、耗力且充满不确定性的工作。传统工具和方法虽然为人类健康做出了巨大贡献，但随着技术的发展，其效率低下、成本高昂等问题日益凸显。Evozyne 作为一家专注于 AI 蛋白质设计的公司，正在用人工智能技术重新定义药物发现的流程，为行业带来了新的希望和突破。

? 传统药物发现的困境

传统药物发现主要依赖定向进化、高通量筛选和结构生物学等方法。以定向进化为例，这是一种模拟自然选择的技术，通过随机突变和筛选来优化蛋白质的功能。然而，这种方法的效率极低，每分钟只能改变序列中的几个氨基酸，往往需要数月甚至数年才能得到一个有效的蛋白质变体。高通量筛选虽然能够同时测试大量化合物，但需要消耗大量的生物试剂和时间，成本极高，而且成功率也不理想。结构生物学方法如 X 射线晶体学和核磁共振，虽然能够解析蛋白质的三维结构，但实验过程复杂，周期长，对技术要求高。

这些传统方法不仅效率低下，而且成本高昂。据统计，传统药物发现从靶点发现到药物上市平均需要 10 至 15 年，耗资超过 10 亿美元，而成功率仅为 10%-15%。这使得许多有潜力的药物项目因为资金和时间的限制而无法推进，严重制约了医药创新的步伐。

? Evozyne 的 AI 蛋白质设计革命

Evozyne 利用人工智能技术，特别是与 Nvidia 合作开发的 ProtT5 模型，彻底改变了蛋白质设计的方式。ProtT5 是一种基于转换器的 AI 模型，能够读取数百万种蛋白质的氨基酸序列，并使用类似自然语言处理的技术来理解蛋白质的结构和功能。通过这种模型，Evozyne 能够在短短几秒钟内生成数百万个蛋白质序列，大大加速了药物发现的进程。

与传统的定向进化方法相比，Evozyne 的 AI 蛋白质设计具有显著的优势。传统方法每分钟只能改变几个氨基酸，而 AI 模型可以在短时间内生成大量的序列变体，覆盖更广泛的序列空间。这意味着研究人员可以更快地找到具有理想功能的蛋白质，大大缩短了设计周期。例如，Evozyne 开发的一种用于治疗先天性疾病的蛋白质，在第一轮 AI 设计中就产生了与天然蛋白质一样好的合成蛋白质，展现了 AI 模型的强大能力。

? AI 蛋白质设计的技术优势

Evozyne 的 AI 蛋白质设计不仅速度快，而且成功率高。通过与 Nvidia 的 BioNeMo 云服务结合，Evozyne 能够利用预训练的 AI 模型和高性能计算资源，对蛋白质序列进行优化和筛选。例如，Evozyne 与 Nvidia 联合开发的 Protein Transformer Variational AutoEncoder 模型，在 Evozyne 的专有数据上进行微调后，能够设计出性能明显高于自然界中的酶的合成变体。

此外，AI 蛋白质设计还能够提高药物发现的成功率。传统方法由于效率低下，往往只能测试有限的序列变体，导致成功率较低。而 AI 模型可以通过大规模的虚拟筛选和优化，显著提高候选药物的质量和成功率。例如，ResiDPO 算法通过残基级结构反馈优化蛋白质，将酶设计的成功率提高了 3 倍，结合剂设计的成功率提高了 2 倍。中科院的 AiCE 框架也在多个蛋白质工程任务中表现出色，成功率提升了 11% 到 88%。

? 成本与效率的显著提升

AI 蛋白质设计不仅提高了成功率，还大大降低了药物发现的成本。传统方法需要消耗大量的生物试剂和时间，而 AI 模型可以在虚拟环境中进行筛选和优化，减少了实验次数和资源浪费。例如，金赛药业使用 AI 改造抗体，将研发周期从 2-5 年缩短至 4 个月，成本从千万元降至百万元。Evozyne 与 Nvidia 的合作也表明，AI 模型能够以非常低廉的成本运行各种作业，大大降低了药物发现的成本。

在时间效率方面，AI 蛋白质设计同样表现出色。传统方法可能需要数月甚至数年才能完成的设计任务，AI 模型可以在几天甚至几小时内完成。例如，Evozyne 使用 ProtT5 模型在几秒内生成数百万个序列，而传统方法需要数周甚至数月才能达到同样的效果。这种效率的提升使得研究人员能够更快地推进药物项目，加速新药的上市进程。

? 应用前景与行业影响

Evozyne 的 AI 蛋白质设计技术已经在多个领域展现出了巨大的应用潜力。除了治疗先天性疾病和消耗二氧化碳的蛋白质外，Evozyne 还计划开发多种新蛋白质，用于治疗多种不同疾病和应对气候变化。例如，Evozyne 使用 BioNeMo 设计的新蛋白质在治疗苯丙酮尿症的实验室测试中表现优于自然形式，为该疾病的治疗提供了新的希望。

AI 蛋白质设计的出现也正在改变整个医药行业的格局。传统药企如安进已经开始使用 AI 技术来加速药物研发，将五个用于分子筛选和优化的自定义模型的训练时间从三个月缩短到几周。麦肯锡的研究显示，AI 可将药物发现周期缩短至传统模式的 1/3，成本降低至 1/10。这种变革不仅提高了药企的研发效率，还为罕见病和小众市场的药物开发提供了更多可能性。