当前的密码子优化技术只是基于密码子频次的优化方法，简单地通过全面使用高频密码子（最优密码子）来提高蛋白质的表达速率。

一方面，大量的实践已经表明，这样设计得到的密码子序列并不能很好地解决表达问题；另一方面，已经有一些零散的研究表明，即便这种密码子序列的确获得了高速表达，但其表达产物中往往掺有相当比例的未能正确折叠的蛋白质，导致实际具备功能的有效表达量并不高。

深原质药生物科技（北京）有限公司建立了一种密码子多模态模型NatCodon，综合基因组数据和蛋白质三维结构等数据进行训练，实现了针对任意来源蛋白质序列的高效密码子设计。实验研究表明，NatCodon设计得到的密码子序列能够有效解决跨物种蛋白质表达失败的问题，也能提高在同源细胞中的表达量、可溶性和折叠效率。该算法已经为国内外生物医药企业提供了密码子设计服务，并取得了成功。

对此，深原质药首席科学家叶盛将出席8月20-22日在浙江·宁波举办的 SynBioCon 2025 第四届合成生物绿色生物制造大会 「AI赋能生物制造产业创新发展」论坛分享以《密码子多模态模型——重新定义蛋白质重组表达》为题的大会演讲，欢迎行业参与合作交流。