千张™——面向蛋白纯化全流程的专业AI智能体：从实验方案设计到工艺开发|千张|实验|层析|智能体|蛋白

原标题：千张™——面向蛋白纯化全流程的专业AI智能体：从实验方案设计到工艺开发

蛋白纯化是结构生物学、蛋白质功能研究、抗体及重组蛋白开发的关键环节。目标蛋白序列、表达系统、样品基质、标签构型、稳定性和下游用途共同决定工艺路线；任一关键条件缺失，都可能导致层析模式、缓冲体系或操作窗口出现偏差。对于初学者，主要挑战是将分散的原理、文献与产品参数转化为可执行的实验方案；对于工业研发人员，问题还将延伸至关键质量属性（CQA）、关键工艺参数（CPP）、工艺稳健性、可放大性与生命周期管理。

针对上述需求，常州天地人和生物科技有限公司开发了面向蛋白纯化场景的专业AI智能体千张™。用户可通过官网进入系统。该产品并非通用问答工具的简单迁移，而是围绕蛋白纯化任务组织信息采集、领域资料检索、产品知识调用、参数化方案生成和结构化报告输出，并在关键节点识别信息缺口、提示风险及验证要求。

从必要信息出发，形成可执行的首轮小试方案

系统工作台覆盖实验设计、实时监控、结果分析与库房管理等模块。进入“创建实验设计”后，我们就可直接描述研究对象和纯化目标，也可补充蛋白信息、纯化需求或上传已有资料，让千张™更好地理解我们的需要，帮助我们建立规范的问题描述框架：序列或构建体、表达系统、目标规模、纯度要求、样品状态和下游用途。

图1千张™蛋白纯化AI智能体实验设计工作台

以“45 kDa、N端6×His标签、在大肠杆菌中可溶表达的重组蛋白”的模糊问题为例，AI首先说明Ni-NTA介质通过固定化NTA螯合Ni²⁺，再利用组氨酸侧链咪唑基与Ni²⁺的配位作用实现选择性捕获；随后给出可用于首轮筛选的缓冲体系与操作条件，包括50 mM磷酸盐、300 mM NaCl、pH 8.0的结合缓冲液，20 mM咪唑洗杂，以及250–500 mM咪唑洗脱。

这些数值被明确界定为“起始参数窗口”，而非对所有蛋白均适用的固定配方。系统还会提示补充蛋白等电点、标签是否切除、表达量预估等信息，并要求保留全菌、裂解后上清、流穿、洗杂和洗脱等关键取样点，通过SDS-PAGE判断表达、结合、洗杂及洗脱环节的损失位置。

图2千张™输出的Ni-NTA初始缓冲体系及样品预处理建议

从通用建议升级为故障树与分步验证方案

当用户在研究过程中提出问题“Ni-NTA洗脱得率低且存在多条杂蛋白条带”时，系统可按照“裂解后上清—流穿液—洗杂液—洗脱液”四个取样点建立故障树：目的蛋白主要出现在流穿液时，优先检查pH、上样咪唑、标签可及性、树脂载量与流速；目的蛋白在洗杂阶段损失时，重点评估洗杂咪唑浓度、体积和离子强度；洗脱不充分时，则核查洗脱咪唑、pH、树脂状态及蛋白聚集；杂蛋白较多时，进一步分析非特异性吸附、宿主蛋白背景和洗杂选择性。

在此基础上，AI给出以节省样品为目标的小规模分步验证方案，例如围绕pH 7.5/8.0、上样咪唑5/10 mM、洗杂咪唑20/30 mM及洗杂体积5/10 CV进行分步比较，再依据结果验证250/300 mM咪唑洗脱和填料状态。其目标是通过单变量或小规模组合试验快速定位主要矛盾，并输出包含原理、推荐范围、潜在风险和判定标准的总结报告。

图3千张™进行资料检索、知识核对与方案生成，协助进行排障

面向工业研发，连接工艺路线、DoE与放大要求

对于单抗纯化等偏工业端的纯化问题，我们以图4所示问题为案例。Protein A捕获后纯度约95%、聚集体约3%、HCP及残留DNA仍偏高的IgG1样品，系统能够比较AEX、CEX、HIC、复合模式层析和SEC在精纯阶段的适用性，提出“AEX流穿+CEX结合/洗脱”等候选路线，并将MMC+CEX、AEX+HIC作为需要小试评估的备选组合。

输出内容不仅包括模式选择，还覆盖CQA/CPP关联、pH与电导率窗口、载量、停留时间、梯度条件、筛选与优化阶段的DoE框架，以及放大时的柱床高度、线速度、压降、清洗、树脂寿命和批间一致性。由此，千张™的角色由实验问答扩展至工艺开发的结构化决策支持。

图4千张™的工业案例输出包含工艺路线选择、参数窗口与DoE框架

技术研发基础：领域模型、工具编排与产品工艺知识

千张™的专业能力建立在三个层面：首先，以蛋白纯化流程为对象进行问题建模，将复杂需求拆分为样品特征、分离目标、单元操作、参数窗口和验证指标；其次，通过任务编排完成资料检索、知识核对、方案生成及报告导出，使分析过程和交付结果可追踪；再次，将层析介质、预装柱、设备与方法知识纳入同一应用场景，使产品选择能够与具体工艺条件建立对应关系。

天地人和生物成立于2013年，是伯仪集团旗下专注于生物分离纯化材料与技术的平台。公司已建设10条生产线，单批次生产能力最高达3000 L，形成300余种产品，覆盖亲和、离子交换、疏水、凝胶过滤及复合模式层析介质，以及预装柱、纯化设备和配套试剂。AI系统可结合具体任务调用相关产品知识，例如将Q、SP系列离子交换介质及HiPur、HiSelect等产品与捕获、精纯或抛光单元操作关联，但最终选型仍以样品数据和实验验证为依据。

战略方向：构建可验证、可积累、可放大的纯化研发体系

千张™AI智能体目前主要面向高校、科研院所和研发实验室开放，帮助用户完成信息补全、路线初筛、实验设计和故障诊断；后续将持续面向抗体、重组蛋白及其他生物制品的工业研发场景，推进领域模型、专业知识库、产品数据库与实验数据的协同迭代，形成“材料—设备—软件—技术服务”相互连接的研发体系。

千张™AI智能体提供的是可审查的候选路线、起始参数、风险清单和验证矩阵，其专业价值在于提高研发决策的完整性与效率，而不是替代科学实验。千张™基于大量文献和产业资料，结合本司二十余年的蛋白纯化专业知识沉淀，希望为所有从事蛋白质研究的从业者，带来AI时代智能化的蛋白质纯化全新体验。