AI锁定近800种植物蛋白,植物基食品迎来“加速时代”

    乳化剂是连接油与水的“桥梁”，广泛用于护肤乳液、冰淇淋、蛋黄酱乃至药品。随着消费者对天然、低碳足迹产品的需求增长，寻找可持续的植物性乳化剂成为行业共识，但潜在植物蛋白多达数百万种，传统人工逐一测试成本高昂、周期漫长。为此，英国利兹大学与爱丁堡大学的科学家联手开发出一款AI工具，由利兹大学Simha Sridharan博士主导、Anwesha Sarkar教授监督，并与爱丁堡大学机器学习专家Rik Sarkar博士合作完成。研究团队采用统计物理模拟与机器学习相结合的方法，利用SCFT模型理解蛋白质与油水界面的相互作用，再借助机器学习精准识别决定蛋白附着行为的关键片段，成功从2500万种候选蛋白质序列中快速锁定近800种可能充当乳化剂的植物蛋白，其中许多此前从未进入人类研究视野。

    AI的预测并非纸上谈兵。锁定目标后，科学家对部分市售蛋白进行实验测试，结果与AI模型预测高度吻合，日常生活中常见的豌豆蛋白和土豆蛋白均被证实具有优异乳化性能。这一发现具有巨大的商业与社会价值：它不仅有望大幅缩短传统研发中昂贵且漫长的试错过程，更将直接催生新一代植物性食品、化妆品和药品的问世。对于正在积极开发植物性、可持续产品的企业而言，这无疑是加速产品上市、抢占绿色消费市场的重大利好。

    从数百万种候选蛋白中精准“淘金”，AI正在以前所未有的效率重塑食品科学与材料研发的传统范式。这项发表于《通讯化学》杂志的最新成果（论文标题：“Data-driven pipeline enables discovery of plant protein surfactants”，2026年9月3日发表），不仅为植物基产业注入了强劲的技术动力，也让我们看到了人工智能在推动全球可持续发展、构建绿色消费生态中的巨大潜力。