【以先进的酶加速科技，赋能生物制造革命】

Enzidia (丹麦) 已入驻SynBioCon-DT生物基和生物制造产业服务平台-新品库

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以先进的酶加速科技，赋能生物制造革命

——Enzidia (丹麦)

已入驻
生物基和生物制造产业服务平台-新品库

Enzidia孵化自丹麦技术大学的诺和诺德生物可持续中心，正式成立于2024年初，其使命是以颠覆性酶优化科技，助力生物制造革命。团队核心成员及顾问包括前杰能科/杜邦、前诺维信、丹麦技术大学、密歇根大学、德国马普所等的科技领导者和技术转化高管。公司创始初衷是创始人不满于大量生物制造途径在效率和成本上难以与传统化工竞争的普遍现状，并意识到其核心局限是酶的效率，而现有的酶改造平台成本极高却不能有效解决问题。

在多学科整合下，公司团队开发出ENZIDIA Evolutionary Wheel平台的核心技术。相关技术已申请专利，并将两条生物合成途径效率成倍提升。平台正在与微软研究院和加州理工学院Frances Arnold实验室的合作下进一步拓展。公司现已与国内一家生物制造龙头企业建立共同开发合作关系，并得到全球多家大型企业的合作兴趣。公司正在快速扩大研发团队，为更多生物制造瓶颈提供解决方案。

酶是生物制造的“分子芯片”。无数生物制造路径因酶效率有限而止步于实验室阶段。生物制造革命，需要一场酶工程革命。

Enzidia独创“ENZIDIA Evolutionary Wheel”平台，颠覆传统范式， 同等成本下，比主流自动化平台酶筛选通量高出千万倍（每轮10^10个变体），并从中提取大数据（每轮10^6个高质量数据点），以此结合AI辅助，迭代进化之轮。团队兼具合成生物学与菌株工程深厚功底。

Enzidia愿与全球生物制造企业深度协作，攻克酶催化与细胞工厂瓶颈，创造全球最具竞争力的生产工艺。ENZIDIA 进化之轮

酶工程有两个关键瓶颈：

1）筛选通量。变体筛选量越多，越有可能找到更优的酶序列。

2）数据量。AI 对酶序列筛选过程的辅助，其核心瓶颈不在于算法或算力，而在于数据。

ENZIDIA Evolutionary Wheel - 一个基于前所未有的筛选量与数据量以及AI辅助的强化学习平台，旨在极大解决这两个瓶颈。

流程如下所示：

1. 构建并筛选一个庞大的序列库（湿实验） 

每轮构建和筛选~10^10酶变体，比主流自动化平台高 7 个数量级。

2. 收集大数据

每轮收集~10^6酶“序列-活性”数据点，比主流平台高 4 个数量级（相同成本下）。

3. 通过 AI 从大数据中学习。

4. 在以上基于前所未有的数据+AI的指导下，设计下一个智能大文库。迭代步骤1。

此循环将筛选通量优势（10^7x）和数据优势（10^4x）相乘，有望彻底改变酶工程范式。

（来源：Enzidia）

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SynBioCon 2026（第5届）

08.26-27, 浙江·宁波

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