合成化学的边界正在被推向极限，促使研究人员从生物学中寻找解决方案。随着合成生物学和人工智能 (AI) 的兴起，科学家正在为药物发现开辟新的可能性，例如设计和生产稀有和新自然分子。通过利用这些工具，研究人员正在开发新的方法来合成复杂分子，优化生产途径和设计生物系统，以实现药物创新。为了深入了解这个快速发展的领域，我们采访了合成生物学和微生物学专家 Graham Hudson 博士，以及人工智能驱动蛋白质设计专家 Nathan Lanclos。详细了解 CAS 如何应对这些挑战。
CAS：对于药物开发创新，合成生物学是合成化学之外的下一个必经之路吗？
CAS：最近有哪些突破可以帮助科学家将微生物改造成“活体药物工厂”？
CAS：将植物来源的生物合成途径应用于微生物生产时，最困难的方面是什么？
CAS：您在其他哪些领域利用 AI 来加速发现？
CAS：您在工作中遇到的最大数据相关瓶颈是什么？
CAS：来自不同背景的研究人员开展合作是否变得至关重要？
CAS：如果您有一根魔杖可以改变药物发现过程中的任何事情，您会改变什么？
Graham Hudson 博士毕业于圣路易斯大学，获得生物化学学士学位，期间研究了 RNA 碱基对热力学如何支持治疗设计。他师从 Douglas A. Mitchell，在伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校获得博士学位，主要研究 RiPP 天然产物——重建硫肽生物合成，发现了两类新型物质 (ranthipeptides 和 pyritides)，并揭示了硫代酰胺化的酶学基础。目前，他是加州大学伯克利分校 Jay D. Keasling 实验室的博士后研究员，研究皂苷天然产物的酶学和生物合成。他还为业界提供天然产物研究方面的咨询服务。
Nathan Lanclos 拥有南佛罗里达大学分子生物学理学学士学位和经济学学士学位，期间他与 Vladimir Uversky 合作研究癌症中的蛋白质功能，并与 Ramon Gonzalez 合作设计细菌的 C1 代谢。他目前是加州大学旧金山分校/加州大学伯克利分校联合生物工程项目的博士生。2022 年，他创立了一家咨询公司，为生物科技初创公司提供市场营销策略和数据建模支持。他主要研究用于蛋白质设计和高通量蛋白质工程的机器学习，重点关注用于化学和治疗生产的多结构域复合物，例如聚酮合酶 (PKS)。