杭州科技公司LUCA-AI平台革新蛋白质设计，助力环保与医疗

在当今科学界，蛋白质的地位举足轻重。无论是作为营养来源的鸡蛋和牛奶，还是解决环境和医疗问题的生物工具，蛋白质的潜力不容小觑。传统的蛋白质设计过程常常由于周期长、成本高、成功率低等问题而成为生物科技产业化的一道瓶颈。为了打破这一局限，杭州努咖智能科技有限公司所推出的LUCA-AI正以其独特的人工智能技术，为蛋白质设计开辟了新的蓝海。

“蛋白质的序列就如同自然语言的字母组合，而结构则宛如一张三维的‘照片’，人工智能是破解这种‘生物密码’的理想工具。”努咖智能的创始人兼CEO唐进在一次采访中如是介绍。他带领的团队通过将人工智能与先进的大语言模型技术相结合，专注于生物领域的高价值蛋白质挖掘与设计，这一的推出，有望在生物制造产业中引入强大的“数字引擎”。

LUCA-AI的核心原理基于对地球亿万年进化中积累的近百亿条蛋白质序列的深度分析。通过训练模型，LUCA-AI可以有效地预测蛋白质的功能与结构。“这一过程就像是搜索引擎抓取网页信息一般，我们从海量数据中选出目标序列，通过AI进行模拟优化，最终定制出符合需求的蛋白质。”唐进详细阐述道，与传统方法相比，LUCA-AI不仅极大地缩短了蛋白质设计的周期，从数周甚至数月减少到仅需几小时，同时也有效降低了研发成本，提升了成功率。

谈及LUCA-AI的竞争优势，唐进出了三大核心要素。以海量数据驱动精准设计，LUCA-AI整合了全球近百亿条微生物蛋白质序列，建立了在数据规模和覆盖度上领先的数据库。“数据对于人工智能模型犹如燃料，只有具备足够多的样本，才能训练出高精度的预测模型。”唐进强调了数据的重要性。

借助通用人工智能方法进行迁移应用。近年来，大语言模型在文本和图像处理领域的革命性进展，为LUCA-AI引入生物蛋白设计提供了坚实的理论基础。通过深度学习技术，LUCA-AI不仅能够以极低的成本进行实验模拟，还大幅压缩了整个研发周期。

，LUCA-AI的智能云降低了技术门槛。内置了16种常用计算工具，用户也可以根据需求自定义工具，按照“搭积木”的方式拼装计算流程。这一设定即使对非生物背景的研究者而言，也能够快速上手，促进了跨学科科学家的参与。“我们希望LUCA-AI能成为一个‘乐高式’的工具箱，推动更多科学家在蛋白质设计中的创新与合作。”唐进充满信心地表示。

LUCA-AI的应用深度广泛，目前已在多个领域取得了突破性成果。例如，团队与南京师范大学合作，通过机器学习技术优化微生物合成EPA（降血脂的ω-3脂肪酸），在仅短短3轮迭代中将EPA含量提升至59%。而传统手段则往往需要耗费数年的时间与精力。同时，团队还在传递可持续的发展理念，针对塑料降解这一全球性难题，他们从微生物库中筛选出22条候选序列经AI优化后，成功提炼出一种在高温下依然保持活性的降解酶。唐进透露，这项技术经过初步试验证明是可行的，未来有望在减少白色污染方面发挥重要作用。

项目的快速落地得益于杭州良好的创新生态环境。唐进指出，之江实验室为LUCA-AI提供了关键的技术验证场景，而杭州技术转移转化中心在企业画像、成果推荐、知识产权保护以及产业化对接上给予了巨大支持。本土多家投资机构的早期投入，诸如杭州市科技创新集团所合作的之科成果转化基金等，也加速了技术的产业化进程。

在唐进的宏伟构想中，蛋白质不仅是生命的基石，更是一种能够解决多种问题的“工具”。未来几年，LUCA-AI将继续聚焦于环保、食品加工和化工等领域，期待在这些行业挖掘出更多的功能性酶，实现更为广泛的应用与变革。

杭州努咖智能科技有限公司凭借LUCA-AI的强大功能与创新能力，正在为全球的生物技术发展注入新的活力，推动环保与医疗领域的进步，展现出无穷的生物制造潜能。