近日，米兰体育网页版姚远课题组在食品科学领域综述期刊Trends in Food Science and Technology发表题为“AI Agents Accelerate the Discovery and Engineering of Food Molecules”的综述文章。该综述系统探讨了人工智能（AI）智能体如何通过协调预测模型、生成模型、可追溯证据与实验决策，加速食品分子的发现与工程化改造，为AI for Science（AI4S）技术在食品分子研究中的落地提供了方法学参考。

模型引导的食品分子发现闭环工作流程

同期，姚远课题组还在Advanced Biotechnology发表题为“Cross-domain signal grammars of transcription termination”的综述文章，聚焦转录终止这一合成生物学底层元件的跨域比较与规范化，为AI驱动的菌株设计提供元件层支撑。

该综述提出以“信号语法”（signal grammar）作为跨域比较框架，将序列基序、RNA结构、RNA可及性与加工位点等信号元件，连同其排列顺序、间距、分子读取因子、条件门控与动力学规则，视为各系统特有的“语法”；同时建立六层级证据体系，按与“聚合酶释放”这一终点的接近程度，将计算预测、RNA末端定位、扰动实验、新生转录测量、报告基因或生化重构直至聚合酶释放直接测量等证据分为六个层级；在此基础上，借助人工智能驱动的方法把每个信号特征与支撑它的测量相匹配，为终止子元件的预测、验证与设计提供统一、可比的证据标准。

原文链接：

AI Agents Accelerate the Discovery and Engineering of Food Molecules. Trends in Food Science and Technology. 2026. https://doi.org/10.1016/j.tifs.2026.106188

Cross-domain signal grammars of transcription termination. Advanced Biotechnology. 2026, 4: 42.

https://doi.org/10.1007/s44307-026-00134-7

姚远课题组（/faculty/45979）聚焦人工智能驱动的工程菌改造、蛋白设计与进化、活性物质挖掘与生物制造等技术，并应用于食品与医药工业领域。共主持科研项目及课题22项，包括国家级项目6项、省部级项目课题5项等。以通讯/第一作者在Nature Chemical Biology, Advanced Functional Materials, Chemical Reviews等期刊发表SCI论文60余篇。申请专利15件，相关专利技术获奖5项。

课题组欢迎对人工智能驱动的合成生物技术研究感兴趣的学生和青年科研人员联系交流。欢迎食品科学、生命科学、化学及生物信息学等背景的本科生通过PRP等项目参与科研训练，也欢迎硕博士学生、博士后及青年科研人员加入。请将个人简历与简短研究兴趣发送至yuanyao1@sjtu.edu.cn。