专家指出，人工智能技术帮助合成生物学克服的一个基本挑战，即从海量复杂体系中寻找最优解由于在人工智能的帮助下进入合成生物学研究领域的非专业群体可能不隶属于任何研究机构或组织而被科学共同体及机构审查和管理排除在外，因此其引发的生物安全风险会更加难以监测和管理恶意行为者可能通过欺骗方式绕过人工智能保护措施，利用ChatGPT获取具有大流行潜力的病毒序列、组装病毒基因组的技术、必要的实验室用品和可以提供这些设备的公司等信息，这些都可能使已知病毒变得更加危险文

《瞭望》新闻周刊记者张建新栗雅婷抗癌药物、可再生生物燃料、尝起来像肉的无肉汉堡、已灭绝花朵的香味……近几年，蓬勃发展的合成生物学正在悄然改变人们的生活。合成生物学是一门结合生物学、工程学和计算机科学的跨学科领域，旨在设计和构建具有新功能的生物系统。“合成生物学就像奶牛产奶的过程。”有业内人士曾这样解释合成生物学的研究内容，“在合成生物学中，底盘细胞相当于奶牛，各种原料相当于低价值的草料。研究人员通过基因编辑技术改造底盘细胞，添加低廉原料后经过发酵等一系列工艺产生的高价值的化学或生物原料，就相当于生产牛奶”。合成生物产出的“牛奶”在医疗健康、化工、农业、食品等多个领域具有广泛的应用场景。麦肯锡咨询公司曾发布数据，预计到年，合成生物学与生物制造的经济影响将达到亿美元；～年，合成生物学每年带来的经济影响将达到1.8万亿～3.6万亿美元。随着人工智能（AI）技术的快速发展，越来越多的研究者开始探索将AI应用于合成生物学，进一步促进了合成生物学在化学品制造、新颖材料、人类健康及环境保护等方面的进步。然而，人工智能与合成生物的深入融合也在一定程度上带来了更多风险。在接受《瞭望》新闻周刊记者采访时，天津大学生物安全战略研究中心副教授王方忠表示，人工智能可能诱发更多生物安保风险，如加大生物安全风险概率、提升生物安全风险危害程度等。专家指出，降低生物安保风险需要从加强生物防御战略部署、重视相关领域人才培养、提高合成产品监管力度等方面着力。人工智能赋能合成生物学发展合成生物学的目的是设计符合标准的生物系统，基于工程设计原则，利用工程可预测性控制复杂系统构建的“设计－构建－测试－学习”循环（DBTL）逐渐成为合成生物学的核心策略。在生物制造领域，DBLT循环四个阶段循环往复可以成功构建需要的细胞，生产出合适的产品。随着人们对“牛奶”需求的不断提高，人工智能技术被引入并应用于合成生物学研究领域。当前，人工智能已在基因线路、代谢工程、基因组工程等合成生物学领域广泛应用，既有助于提升生物工程的研发效率，还能够降低研究门槛，成为推动合成生物学发展的有力工具。——提升生物工程研究效率。8月9日，实验与临床医学领域的重要期刊《临床药理学与治疗学》刊发了一项研究，介绍了一款人工智能临床试验预测引擎inClinico及其准确预测的多项临床试验Ⅱ期至Ⅲ期转化结果。“目前，有超过半数的Ⅱ期临床试验都以失败告终，导致数千亿美元和多年的努力付诸东流。临床试验失败背后有着许多复杂的原因，而人工智能在解决这个问题上有着得天独厚的优势。”该论文作者认为，借助AI工具准确预测临床试验Ⅱ期至Ⅲ期的转化成功率可以帮助研究者在药物发现过程中更早地引导临床试验取得成功结果。专家指出，人工智能技术帮助合成生物学克服的一个基本挑战，即从海量复杂体系中寻找最优解。此前，由于无法预测生物工程的结果，合成生物学的细胞工程目标（即逆向设计）只能通过大量试错来实现，效率低下，而人工智能可以利用公开数据和实验数据来预测结果。不仅是在数据分析与预测方面，人工智能还有助于在合成生物的基因组设计与优化、蛋白质工程与设计、生物系统模拟与优化等各环节提升工作效率、降低成本，缩短研发周期。例如，人工智能可以帮助研究人员处理和分析大规模的生物数据，包括基因组、蛋白质组和代谢组等信息。利用机器学习和数据挖掘技术，人工智能可以从海量的信息中发现模式和趋势，用以预测生物系统的行为和反应。“目前已有科学家通过小规模的试验结果或利用数据库中存储的病毒基因序列构建人工智能模型，在不破坏病毒其他特征的基础上预测病毒突变后是否会逃逸人类免疫系统检测。”王方忠介绍，目前该研究已在禽流感病毒、HIV病毒等建立相关模型。随着更多病毒序列的发现和公布，预计会有更多针对不同种类病毒的预测突变模型出现。——降低合成生物学研究门槛。近日，一网友发布了自己与ChatGPT关于合成生物学的对话。对话内容显示，ChatGPT不仅可以回答“如何向一个八岁的孩子解释合成生物学”“年轻人如何开始从事合成生物学”等相对具有科普性质的问题，还可以回答“设计一个能够在大肠杆菌中高浓度表达GFP的基因序列”等专业问题，让学习者学习合成生物学相关专业知识的难度大大降低。与此同时，基于人工智能技术的合成生物技术服务不断商业化进一步降低了合成相关产品的难度。例如，目前已有生物科技企业可以为客户提供合成新物质的整体设计方案、利用人工智能与生物计算技术进行虚拟筛选并进行规模化量产。在人工智能的帮助下，合成生物学技术具有了更广泛的可及性。业内人士指出，随着低成本且简单实用的实验工具的成熟、生物技术知识的通俗化，合成生物学研发的开源化以及新型生物设计—建造机构的成立，合成生物学研究领域不仅仅是高技能、具有丰富的生物医学知识的高级专家的领地，而且会吸纳大量没有生物学经验的科学家或业余爱好者参与进来。诱发更多生物安保风险年，一位加拿大病毒学家仅花费10万美元就合成出了天花病毒的“近亲”马痘病毒，引发人们对于“天花病毒是否会卷土重来”的担忧。在人工智能促进合成生物学快速发展的同时，也可能导致生物安全风险概率的加大、危害程度的提升，给现有生物安全和生物安保治理带来更多挑战。值得

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