Bioai 推送聚焦智能生物制造驱动

（MENAFN-阿拉伯邮报）

人工智能正被定位为重塑生物制造的催化力量，政策制定者、科学家和行业领袖们勾画出一条融合计算能力与生物科学的路线图，以加速药物发现、工业酶和可持续材料的研发。在印度AI影响峰会的讨论中，BioAI被置于一项旨在利用基因组学、模拟建模和闭环数据系统构建可扩展且可信赖的生产体系的战略核心。

AI与生物学的融合已从实验室试验迈向商业野心。印度的生物技术行业估值超过800亿美元，预计在《生物E3》政策框架下，到本十年末将实现显著扩展，正寻求利用机器学习工具缩短传统上耗时数年的开发周期。峰会发言人指出，AI支持的模拟和预测建模可以减少从疫苗开发到精准发酵等领域的试错实验。

BioAI指的是将人工智能技术与生物数据，特别是基因组测序、蛋白质组学和代谢工程相结合的方法。这一方法依赖于庞大的数据集和先进的算法，能够识别传统研究方法难以察觉的模式。近年来在蛋白质结构预测方面的突破，包括计算生物学的重大进展，已展示神经网络如何以惊人的准确性模拟复杂的分子相互作用。

在峰会中，研究人员描述了生成式AI系统如何被训练用以设计新型蛋白质和酶，专为工业用途定制。通过将基因组数据输入预测算法，科学家可以在进行实体实验之前在模拟环境中模拟生物途径。这种方法降低了成本，加快了规模化速度，特别是在生物制药和替代蛋白质制造领域。

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政府代表提出了扩大国家AI基础设施的计划，以支持此类应用。IndiaAI任务计划包括建立高性能计算资源和领域特定的数据存储库，确保生物技术公司和研究机构能够访问安全且互操作的数据集。官员强调，信任框架和监管明确性对于鼓励私人投资、同时保障数据隐私和生物安全标准至关重要。

行业领袖也表达了相似观点，强调生物制造需要严格验证。不同于数字产品，生物产出与活系统相互作用，质量控制尤为重要。展示了利用AI驱动的反馈环——实验室结果不断优化算法——作为保持可靠性和扩大生产规模的机制。数据完整性、可追溯性和审计能力是反复强调的主题，反映了全球关于AI治理的辩论。

全球背景凸显了BioAI的战略意义。美国和欧盟在合成生物学和AI辅助药物发现方面投入巨大。中国也在计算基因组学和大规模发酵能力方面取得进展。分析人士指出，能够结合AI人才与强大的生物技术生态系统的国家，有望在未来十年内捕获不断增长的全球生物经济份额，多个行业报告预计其规模将超过4万亿美元。

印度在信息技术服务和制药制造方面的优势，为这一融合提供了基础。该国是仿制药和疫苗的主要供应国，拥有一系列研究机构和创业公司。通过将AI工具整合到这些价值链中，利益相关者相信可以压缩生产时间，并以更高的精度识别新型治疗分子。

峰会中的学术声音强调了跨学科培训的重要性。生物学家必须理解算法思维，数据科学家也需要掌握分子生物学。建议建立连接大学、创业公司和成熟制药企业的合作平台，以确保知识转移和人才培养。投资于计算生物学课程和共享研究设施被视为维持动力的关键。

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伦理问题也是讨论的内容之一。基于基因组数据训练的AI模型引发了关于同意、所有权和公平利益分享的疑问。专家呼吁建立透明的治理结构，符合国际规范，强调在处理健康相关信息时，信任至关重要。监管机构正在探索如何在现有审批路径中评估AI生成的生物设计。

私营部门的参与正在加速。利用机器学习的生物技术创业公司的风险投资持续增长，反映出对AI辅助发现平台的信心。企业正在试验生物系统的数字孪生，模拟发酵过程以实现工业部署前的优化。这些能力有助于提高效率，减少资源消耗，符合可持续发展的目标。

可持续性在生物制造讨论中占据重要位置。通过AI优化的微生物可以生产替代化石原料的生物基化学品和材料。基于预测分析的精准发酵技术可能降低能源使用和废弃物。随着全球供应链面临去碳化压力，AI与生物技术的结合被视为实现更清洁工业生产的途径。

参与者还指出了挑战。高质量的生物数据仍然碎片化，实验室间的互操作性不足。研究网络的网络安全也是一大担忧，鉴于遗传信息的敏感性。将实验室成功经验扩大到商业规模需要资本投入和监管合规，这可能阻碍小型企业的发展。

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