近日，AI蛋白質設計平臺公司分子之心完成數億元A輪融資，本輪融資由謝諾投資、深創投聯合領投，商湯國香資本、久奕投資跟投，將進一步提速AI生物基礎設施建設。

分子之心創始人、國際知名計算生物學家許錦波表示，本輪融資將用于進一步擴大頂級復合型人才團隊，深入完善AI蛋白質基礎大模型、AI蛋白質優化設計平臺MoleculeOS等生物經濟共性技術平臺，加速AI蛋白質技術的產業落地和商業化進程。“我們用AI設計超越自然進化的超級蛋白，并通過AI蛋白質基礎設施建設，把蛋白質設計這一科學問題轉變為‘可編程’、‘可預測’的工程問題?！?

此外，分子之心還將探索從蛋白質元件設計到代謝通路設計、工藝優化等生物經濟領域研發、生產全流程的系統性優化設計。

截至目前，分子之心累計完成3輪融資，過往投資方包括合成生物學龍頭企業凱賽生物、紅杉中國、百度 BV、聯想創投等。

北京分子之心科技有限公司成立于2022年1月，創始人許錦波教授在業界有“AI 蛋白質折疊奠基人”之譽，曾于2016年全球首次使用 AI 方法突破蛋白質結構預測這一世紀難題，其開辟的全新技術路線被DeepMind用于AlphaFold的開發，拉開了AI蛋白質結構預測、AI 蛋白質設計的帷幕。歸國創業后，吸引了一批來自MIT、耶魯、加州理工、清華、北大等頂尖高校及藥明、諾維信、Meta、亞馬遜、百度、阿里、字節、Discovery Studio等頭部公司的高端人才。

基于AI蛋白質技術，分子之心融合分子動力學、量子化學等科學計算方法，實現小樣本、甚至零樣本的蛋白質精準優化和設計，無需高通量篩選，僅需少量濕實驗驗證就可精準獲得理想的蛋白質，極大提升抗體、酶、小蛋白、疫苗等各類型蛋白質性能優化和從頭設計的效率及成功率。

作為AI蛋白質領域少有的具備從0到1創新能力的企業，分子之心在蛋白質動態結合設計等極具產業價值、但難度極高的領域擁有全球領先的技術實力和應用經驗。公司自研蛋白動態結合設計算法，有效規避了目前主流算法和大模型大量存在的假陽性問題，精度和成功率均處于領先水平。

截至目前，分子之心已自研十余項AI蛋白質預測、優化、設計算法，如全球首個集成序列、結構、功能和進化的產業級AI蛋白質生成大模型NewOrigin（達爾文）、精度超越AlphaFold 3的復合物結構預測算法，全球首創的可同時用于蛋白質側鏈預測與序列設計的算法等，相關成果多次發表于SCIENCE雜志、美國科學院院刊等核心期刊。

基于革命性的AI蛋白質設計技術，分子之心在酶活性優化設計、極端環境下蛋白質性能優化等高難產業問題上取得突破，并基于對蛋白質等生物元件設計的理解，對代謝通路、菌株構建、發酵工藝、放大工藝等生物反應流程的關鍵環節進行系統性優化設計。

據介紹，在與頭部醫藥公司聯合優化其核心原料用酶的產業項目中，分子之心使用AI技術對一個功能極其復雜、分子量極大的酶進行設計。由于該酶達到表達系統極限，使用濕實驗方法改造難度極高，全球范圍內的公開報道中此前沒有類似成功案例。分子之心基于AI從頭設計了一個自然界不存在的新酶，在保留功能活性的同時將分子量減少了60%，突破了傳統實驗方法無法實現的多目標優化難題。

隨著AI蛋白質技術創新和產業落地，分子之心商業化步伐持續邁進。2023年，合成生物學龍頭企業凱賽生物戰略投資分子之心，并將AI蛋白質技術引入研發體系。近期，凱賽生物董事長劉修才公布了雙方合作的重要進展，在關鍵蛋白質優化上，“相對于野生菌，人工智能設計的一個重要酶蛋白結構使菌種產率提高了5倍”。

在更廣闊的生物制造市場上，分子之心與醫藥、材料、化工、食品、農業等領域的頭部企業達成深度合作，用AI蛋白質技術突破傳統生物方法的局限，設計性能更優的超級酶，并賦能代謝通路設計、工藝優化等生物制造全流程。

在創新藥領域，分子之心基于AI蛋白質設計技術自研細胞因子管線，在保持抑制腫瘤活性的同時，減毒（減少外周活性）數百倍，猴子耐受劑量達到同類管線的數十倍。在蛋白疫苗的設計項目中，分子之心同時針對蛋白疫苗的穩定性、表達量等進行多目標優化，經動物實驗驗證，疫苗產生中和抗體滴度為已公開專利和相關大型藥企蛋白疫苗的數倍，突破相關疫苗穩定性專利。

值得關注的是，這些產業項目中，AI設計蛋白質只需3-4天，僅需少量濕實驗驗證，即可獲得理想的候選分子。過往曠日持久的高通量濕實驗篩選模式，正在向“精準設計+少量驗證”轉型，生物經濟的底層模式正在新技術的驅動下升級。

為加速AI蛋白質設計技術的落地應用，分子之心自研了全球首個集成序列、結構、功能和進化的產業級AI蛋白質生成大模型 NewOrigin（達爾文），可針對產業應用需求在幾小時內、甚至是分鐘級“定制”具有特定功能的蛋白質，成功率高、普適性強、使用門檻低。同時，分子之心將NewOrigin大模型集成至一站式AI蛋白質預測、優化、設計平臺MoleculeOS中，面向生物經濟領域不同背景、不同需求的用戶，提供API、軟件、解決方案、技術服務等多種形式的蛋白質設計工具和服務，通過搭建基礎設施平臺降低AI蛋白質技術的應用門檻。