AI的迅速崛起已经开始重塑蛋白质的设计、优化和分析方式。从结构预测到筛选和下游表征，AI驱动的方法正在加速以往受限于实验试错的工作流程。与此同时，自动化对于处理这些模型产生的越来越多的候选物和数据变得至关重要。
在2026年analytica展会上，Technology Networks采访了Bio-Techne公司的间接销售渠道经理西蒙·苏默博士(Simon Sumer, PhD)，讨论了生成式AI模型和自动化蛋白质分析工作流程如何协同工作，以缩短开发周期、提高数据一致性，并重新定义现代实验室中科学家所需的技能。
在本次采访中，苏默探讨了AI在蛋白质开发中影响最大的领域，以及未来几年将定义蛋白质分析的能力。
AI对蛋白质设计和开发的影响
现代AI模型如何改变了蛋白质设计和优化的方式？
据苏默介绍，AI最具变革性的影响发生在上游，即在蛋白质开发和候选物选择阶段。生成式AI模型——包括基于扩散的方法——现在能够更可靠地预测蛋白质结构，使研究人员能够将实验工作集中在最有希望的设计上。
"最大的影响肯定来自蛋白质开发，"苏默解释道。"这些模型帮助我们缩短开发周期，并为下游分析选择最佳候选物。"
研究人员不再仅仅依赖迭代式湿实验室实验，现在可以计算探索影响关键现实世界特性的修改，如热稳定性、受体亲和力和活性。改善这些特性不仅能提高实验一致性，还可以减少下游分析所需的蛋白质量。
苏默强调，AI并不会取代实验验证。相反，它优化了上游决策过程，减少了浪费的努力和不必要的测试。
AI驱动蛋白质设计的关键影响：
- 更快识别高价值蛋白质候选物
- 减少早期开发中的实验负担
- 缩短从概念到下游分析的时间
闭合循环：整合AI与自动化
在实践中，AI与实验室自动化之间的有效整合是什么样的？
苏默描述的最强大发展之一是闭环工作流程的出现，其中AI和自动化不断相互提供信息。
在这些工作流程中，AI模型用于计算机内筛选和优先排序候选物。只有最有希望的蛋白质进入自动化实验流程，其中人工操作时间最小化。这些实验产生的数据随后反馈给AI模型，完善预测并重新启动循环。
"想法是减少科学家亲自动手的时间，"苏默指出。"你选择最热门的候选物，将它们放入自动化流程，分析数据，然后反馈回去。"
通过将AI引导的决策与自动化蛋白质分析方法（如免疫测定、西方印迹法和基于毛细管的技术）相结合，实验室可以加速开发，同时保持一致、可靠的结果。
AI和自动化闭环工作流程的好处：
- 减少人工操作时间和手动干预
- 加快设计、测试和优化之间的迭代
- 获得更一致和可重复的数据
- 缩短整体开发周期
AI和自动化对发现管道的影响
AI和自动化是否在开发速度方面带来了可衡量的改进？
"我们每月释放的蛋白质数量在增加，"苏默表示。
这些收益主要由更好的筛选和自动化驱动，而非简单地增加人员配置。自动化减少了人为错误和变异性，创造了团队可以信任而无需重复验证的结果。
本质上，AI改善了进入管道的内容，而自动化确保输出可靠且可扩展。
开发时间线的观察影响：
- 在没有相应增加人员配置的情况下提高通量
- 进入下游分析的失败候选物减少
- 对自动化实验输出的信心增强
AI赋能实验室所需的技能
随着AI和自动化成为标准工具，哪些技能正变得必不可少？
人们经常担心研究人员是否需要深入的AI或编程专业知识才能从这些工具中受益。苏默认为科学家已经处于有利位置，"研究人员是最早采用这些模型的人，"他说。"他们理解其价值，但也理解其局限性。"
AI没有取代科学判断，而是提高了通量期望。苏默解释说，随着更方便地获得高级筛选和预测工具，研究人员现在正在处理更大的数据集，并面临产生可发表结果的更大压力。
苏默建议，虽然并非每位科学家都需要从头构建模型，但了解如何以及在哪里应用AI正变得越来越重要。
随着数据集变得更大更复杂，苏默强调数据处理和生物信息学素养对现代科学家来说是必不可少的技能。"你不再只看一个目标，"他说。"你在看数百个。"
实验设计、控制策略、复制和数据归一化等任务现在通常跨越大型实验矩阵。曾经仅限于专家的技能正成为研究团队的普遍期望。
苏默还鼓励在编程支持方面实际使用AI工具，如代码审查和故障排除，同时警告不要外包科学思维本身。
正变得重要的技能：
- 管理和解释高通量数据集
- 设计稳健的控制和归一化策略
- 使用AI工具支持而非取代分析思维
从优化到从头设计
哪些新兴能力将定义未来AI驱动的蛋白质分析？
展望未来，苏默认为该领域正在超越现有蛋白质的优化，转向设计自然界中不存在的全新功能蛋白质。
生物信息学和蛋白质测序工具的进步正在为从头蛋白质设计打开大门——这一领域对治疗、诊断和生物技术具有深远意义。
"谈到AI驱动的蛋白质设计时，我们将AI与自动化流程相结合，结果我们称之为高度辅助实验室，而不是自动化实验室，"苏默说。"我们不能完全自动化蛋白质设计工作流程，但我们可以为科学家提供工具，使他们能够更专注于分析而非手动工作。"
蛋白质设计的未来方向：
- 超越自然模板的从头蛋白质设计
- AI辅助决策提供更大支持
- 科学家花更多时间解释结果，更少时间生成结果
随着AI和自动化继续融合，蛋白质设计和分析工作流程正变得更快、更有选择性、更数据驱动——同时没有削弱实验科学的作用。
关键要点：
- 生成式AI模型通过改进候选物选择和缩短开发周期，正在改变蛋白质开发
- AI和自动化闭环工作流程减少人工操作时间，同时提高通量和数据一致性
- 未来蛋白质研究将依赖高度辅助实验室，科学家专注于分析和洞察而非手动执行
常见问题解答
AI如何改变了蛋白质设计过程？
AI通过实现更高效的结构预测和候选物选择，改变了蛋白质设计。生成式AI模型可以可靠地预测蛋白质结构，使研究人员能够将实验工作集中在最有希望的设计上，从而缩短开发周期并提高数据一致性。
什么是基于扩散的AI模型，它们如何促进蛋白质设计？
基于扩散的AI模型通过将受损（带噪声）的蛋白质结构精炼为生物上可行的构型来生成新的功能性蛋白质结构。通过学习蛋白质如何折叠和稳定，这些模型可以高效地探索巨大的设计空间，帮助研究人员在实验测试前识别稳定和功能性蛋白质候选物。
将AI与蛋白质分析中的自动化集成有哪些好处？
在蛋白质分析中将AI与自动化集成创建了闭环工作流程，减少了人工操作时间和手动干预。这种集成增加了设计、测试和优化之间迭代的速度，同时确保一致和可重复的结果，最终缩短了整体开发周期。
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