由 VTT 研究人员领导的一项研究于 2024 年 5 月 6 日发表在《先进材料》上，引入了一种变革性方法，将合成生物学与先进的机器学习和计算技术相结合，以显着加速新型生物材料的开发。

“通过利用人工智能和合成生物学的力量，我们成功地微调并显着加快了新型蛋白质材料的设计过程，从而能够快速开发具有定制功能的生物材料，实现了过去需要数年时间才能实现的目标。 VTT 的高级研究科学家兼该研究负责人 Pezhman Mohammadi 表示：

通过利用机器学习算法，VTT 的研究团队能够有效地筛选数千种蛋白质结构，以找出最有希望进行实验室合成的候选物。

通过这种方法开发的新型高性能蛋白质生物材料有望取代化石材料，并为高需求应用带来改变游戏规则的特性，例如医用注射剂和智能材料等。该研究展示了混合仿生和从头设计策略的有效使用，结合大自然自身设计能力的见解，从头开始创造创新材料。

“合成生物学能够生产自然界中存在的复杂结构。通过这种方法，我们不仅复制了天然材料的非凡特性，还增强了它们以满足特定的功能需求，超越了进化一步。快速生产材料的能力具有定制特性，为生物技术和材料科学的创新开辟了新的视野，”Pezhman 说。