2026年7月7日，李文金副教授课题组于《Biomaterials》在线发表综述文章《AI-driven biomolecular design: Modalities, models, and translation》，系统梳理了2020年至2026年AI驱动生物分子设计领域的最新进展。博士后Mehmoona Azmat为论文第一作者，李文金副教授为通讯作者，深圳大学高等研究院为唯一通讯单位。
人工智能正加速推动生命科学进入“智能设计”时代。文章聚焦多肽、抗体和适配体三类重要生物分子，全面总结了机器学习、蛋白质语言模型、图神经网络、Transformer及扩散模型等前沿AI技术在分子设计中的应用，并分析了它们在药物研发、生物材料和精准医疗等领域的巨大潜力。更重要的是，文章提出，AI的价值不仅在于设计出性能优异的候选分子，更应关注其可合成性、稳定性、生物相容性和规模化制造等实际应用问题。为此，文章强调构建“设计—构建—测试—学习（Design–Build–Test–Learn）”闭环研发体系，将人工智能、自动化实验与生物验证深度融合，推动AI从“预测工具”向“创新引擎”转变，加速新一代生物材料和生物医药的研发与临床转化。希望这项工作能够为AI赋能生命科学和生物材料研究提供新的思路与参考。
本研究得到深圳市自然科学基金面上项目（JCYJ20240813142512017）的资助。
原文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0142961226004552
图1. 人工智能驱动的生物分子设计：从分子类型到模型创新与应用转化
