高原牧区的呼唤——防疫困境中的科技使命

西藏，作为中国的重要高原牧区，拥有丰富的畜牧资源，尤其是牦牛、绵羊、山羊、藏鸡、藏猪等高原特色牲畜。这些牲畜不仅是农牧民的主要经济来源，也是地区农业经济的核心支柱，对地方经济和生态稳定具有深远的影响。然而，受限于独特的地理、气候与生态环境，西藏畜牧业面临的挑战愈加严峻。

西藏高海拔、寒冷气候和复杂的自然环境，使得动物疫病防控工作面临巨大的困难。高原地区交通不便、基础设施薄弱，导致疫病信息滞后和诊断响应迟缓。一旦疫情暴发，通常要等到牲畜出现严重症状后，疫情才被发现，造成大规模牲畜死亡和严重经济损失。更为严重的是，部分动物疫病具有人畜共患性，若未能及时防控，还可能对公共卫生安全构成威胁。

典型问题包括：

• 交通与物流受限：样本采集与送检效率低，严重影响防控时效；

• 检测手段相对滞后：生态系统复杂多变，传统检测方法难以应对快速演化的病原体；

• 检测能力有待加强：缺乏可现场操作的多病种快速检测技术，疫情监控滞后。

• 成本较高：疫病检测和防控投入大，偏远地区农牧民承担压力重，影响防控工作推进。

多项流行病学研究持续揭示高原地区动物疫病的严峻形势。以牛病毒性腹泻粘膜病病毒（Bovine viral diarrhea mucosal disease virus，简称BVD-MDV或BVDV）为例，其阳性检出率可高达 19.5%，其中西藏地区甚至达到 27.1%，变异株已在藏区牦牛群中暴发，伴随口腔糜烂、严重腹泻、脱水、白细胞减少和高热等临床症状，表明高致病性病原体正在加速适应高原生态，并形成局部传播链。这不仅对藏区畜牧业构成重大威胁，也对国家动物防疫体系提出了更高要求。

面对高原疫病频发带来的严峻挑战，国家对高原地区的公共卫生与生态安全给予了高度关注，持续呼吁以“科技援藏”践行强边固防、守护民生的目标。

近年来，随着人工智能的兴起，合成生物学技术研究已经正式进入AI时代，并已在生物治疗与疫病监测等领域取得的可观成果。

抗体智能设计：斯坦福大学团队通过整合蛋白语言模型与三维结构预测，成功优化SARSCoV2 中和抗体，活性提升超 25 倍，显著加快候选抗体筛选速度。

AI 生成药物进入临床验证：由 Insilico Medicine 基于 AI 平台开发的小分子药物 Rentosertib（ISM001-055）已完成 IIa 期临床试验，用于治疗特发性肺纤维化（IPF），肺功能平均改善 +98 mL。

AI 虚拟实验室：由多机构联合开发的“AI 科学家”虚拟实验室成功生成稳定高效的新型纳米抗体，在疫苗和药物早期开发中展现出极强的创造力和低人工依赖特性。

因此，当我们在面临高原牧区动物防疫工程的严峻挑战时，如何应用时代科技，牢守公共卫生与生态安全发展防线？其重大意义不仅在于技术创新，更是对“科技强边”理念的深度践行。

以科技带动发展的践行者——西藏职业技术学院

西藏职业技术学院动物科学技术学院的骨干教师长期扎根在海拔高、环境艰苦的藏区牧区一线，始终坚守在动物疫病防控与基层教育的最前沿。高原地区自然条件恶劣、交通不便，牧民获取疾病防控资源的能力有限，而藏区畜牧业作为重要的生计支柱，一旦发生动物疫病，往往影响巨大、波及广泛。因此，该学院将目光聚焦在“如何以科技手段提升藏区动物健康水平”这一根本问题上。

尽管地处偏远，西藏职业技术学院始终秉持开放、前沿的学术视野，持续关注国内外在动物疫病早筛与多病原检测方面的最新进展，尤其对人工智能（AI）在智慧畜牧与分子诊断中的应用表现出浓厚兴趣。该学院深刻意识到，未来动物疫病防控的核心，不仅在于“治”，更在于“早诊、早识别、快反应”。然而当前藏区传统检测手段普遍存在效率低、响应慢、检测成本高等瓶颈，无法满足现代畜牧业对“精准、高效、可落地”的需求。

正因如此，西藏职业技术学院在多年的研究与实践中，始终致力于推动“快速检测、多病种并行”的技术创新与落地。该学院认为，只有将时代技术发展与动物疫病研究相结合，才能真正实现“科技下沉”，将先进理念转化为牧区可用、可及、可持续的实用工具。在这一理念指导下，西藏职业技术学院不仅深入开展科学研究，还积极牵头推动校企协同机制，为推动藏区动物健康管理注入了新动力。

点燃创新引擎，共筑发展未来——产学研合作项目落地

通过长期以来的学术研究积累，筛选出了35种常见病毒、病菌及寄生虫，涵盖了藏区高发及特有的动物疫病种类，如何高效精准的建立一套针对动物疫病的检测解决方案是项目面临的重大挑战！随着AI+合成生物学技术的飞速发展，以及其在全球生命科学领域的应用案例，用其敏锐的科研嗅觉发现了破解难题的关键！

欲快从速，刻不容缓！西藏职业技术学院动物科学技术学院经过多方咨询，与不同几家从事该领域知名生物技术公司进行方案对接与探讨，最终，泓迅生物脱颖而出！

自创立以来，泓迅生物始终秉持“用科技改善生命质量”的初心，致力于将AI与合成生物学深度融合，推动科技成果向公共健康和社会服务的实际应用转化。公司专注于AI赋能的基因合成、高效蛋白表达及定制化抗体发现等核心技术，依托自主研发的技术平台，为全球客户提供一站式AI合成生物学解决方案。

2024年，西藏职业技术学院与泓迅生物的关于AI+合成生物学多病原免疫检测方案的产学研合作项目正式落地！

以AI技术赋能，对目标抗体深度设计、预测、优化，再通过湿实验验证，结合探针技术与抗原–抗体反应机制，精准靶向目标病毒或病原体，可以实现对样本中特定病原的快速识别与判断，最终通过胶体金法检测形式可实现对藏区动物疫病的即时检测。

这一突破性技术不仅提升了检测效率，更为藏区动物疫病防控提供了有力保障，标志着AI合成生物学技术在高原地区的应用迈出重要一步，是产学研深度融合的新里程碑事件。

颠覆式技术革命——AI×合成生物学

AI与合成生物学的融合正在掀起一场生物技术革命，它极大地加速了从“理解生命”到“设计生命”的进程。AI+合成生物学的核心在于利用AI强大的数据学习、模式识别、预测和优化能力，来解决合成生物学中复杂的设计、构建、测试和学习循环中的瓶颈问题。

DeepMind的AlphaFold2解决了困扰生物学界50年的蛋白质结构预测难题，准确度达到实验水平。AlphaFold3（2024）进一步将预测范围扩展到蛋白质与其他生物分子（DNA, RNA, 小分子配体、翻译后修饰）的复合物结构，开启了生物分子相互作用精准预测的新时代。

华盛顿大学David Baker实验室等利用类似图像生成的扩散模型或蛋白质语言模型，成功设计出在自然界中不存在、但具有预定结构和功能的全新蛋白质（如“做梦”出的新酶、新结合蛋白），并通过实验验证了其功能。这标志着AI从预测走向了创造。

在动物疫控研究领域，泓迅生物以AI赋能的抗体精准设计与快速优化为核心驱动，构建起一整套高性能研发检测体系，实现了对多种病原体的快速识别与高效防控，显著提升了藏区动物疫病的防治水平，为高原生态安全和畜牧业健康发展提供了坚实的技术支撑。

任重道远，“智”启未来——AI赋能新一代动物疫控研究范式

AI技术与合成生物学的深度融合，让未来动物疫病防控技术迈向更智能、更高效、更模块化的发展阶段。

1. 智能抗体设计与进化优化

借助AI算法对抗原表位进行高通量预测，并结合蛋白结构模拟、稳定性建模、亲和力评估等能力，持续提升抗体的特异性、亲和性与表达效率。未来有望实现自动化、多靶标、高迭代效率的抗体优化平台，加速应对突发性病毒变异。

2. AI驱动的序列设计与基因表达控制

基于NG Codon等AI平台，未来基因设计将从“表达优化”向“功能精准调控”进化，不仅提升蛋白表达量，更可实现跨宿主表达预测、调控元件智能选择与代谢负担评估，推动重组蛋白制备更加可控、高产、低成本。

3. 模块化、场景化诊断工具开发

未来检测卡的研发将从“一病毒一卡”向“模块组合、场景定制”演进。结合多通道微流控结构、AI辅助识别系统与便携式分析终端，有望实现集成化、多病毒同步检测，同时具备野外部署能力和远程数据上传功能，支撑区域疫情监测网络化建设。

4. 国产底盘与合成元件自主创新

推动国产酵母、细菌等表达系统的底盘工程优化，并加快关键元件（启动子、RBS、终止子等）的国产化开发。结合AI辅助构建的生物元件库，将使合成生物学应用更加安全、可控、面向中国特有应用场景展开深入创新。

泓迅生物将继续与客户携手共进，助力全球生命科学、生物制药、农业健康与公共卫生等领域的可持续发展。未来，我们将进一步推动创新技术的应用，为更广泛的区域和领域提供精准、高效的解决方案。共同构建智慧生态圈，筑牢生物安全防线。

AI合成生物学助力藏区动物健康，守护全球生命安全！

Reference

1. CHEN Xin-nuo, XIAO Min, RUAN Wen-qiang, QIN Si-nan, YUE Hua, TANG Cheng, ZHANG Bin. Molecular Epidemiological Investigation and Isolation of Bovine Viral Diarrhea Virus in Yak in Sichuan-Tibet Plateau Region[J]. Acta Veterinaria et Zootechnica Sinica, 2018, 49(3): 606-613.

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3. Insilico Medicine. Insilico Announces Nature Medicine Publication of Phase IIa Results for Rentosertib. PR Newswire, 3 June 2024.

4. Steenhuysen, Julie. Health Rounds: Virtual Labs with AI Scientists Produce Promising Result – Stanford. Reuters, 30 July 2025.

5. Abbasi, A.F., M.N. Asim, and A. Dengel. "Transitioning from Wet Lab to Artificial Intelligence: A Systematic Review of AI Predictors in CRISPR." Journal of Translational Medicine, vol. 23, 2025, article no. 153.