当前大健康产业快速发展，食品功能成分的研发与产业化成为行业重点；但传统活性肽筛选与制备方法效率低、不确定性强，严重制约了产业升级。如何从"经验试错"转向"精准挖掘"，成为科研工作者的核心课题。 邢新会教授团队针对该痛点，创新性地融合多组学技术、人工智能与肠道类器官模型，构建了一套针对人体慢病靶点的活性肽高效发现与筛选体系。核心创新在于利用机器学习实现天然活性肽的快速虚拟挖掘。具体流程是：先通过多组学技术获取蛋白序列，再用人工智能进行虚拟蛋白酶解生成海量多肽库，最后通过分子对接技术筛选出与血糖代谢靶点DPP-4结合力强的抑制肽。相比传统方法，这一创新在靶点精准性、挖掘速度和效率上实现了质的提升，同时数据反馈还能优化机器学习模型，形成自我完善的发现机制。 基于此，团队深入开发了人工智能分子剪裁平台，将研究范围从植物源扩展到动物源。面对火麻仁、养殖大鲵等蛋白序列未知的难题，团队通过转录组和蛋白组学获取完整氨基酸序列，再用人工智能虚拟酶切构建大规模活性肽库，快速挖掘出具备慢病防控功能的活性肽。这一突破不仅提升了科研效率，更为产业应用奠定了基础。 需要指出，团队选择火麻仁作为核心研究对象，反映了以科技赋能乡村振兴的初心。火麻仁是食药同源植物，被联合国粮农组织认定为优质植物蛋白，具有悠久的食用历史。但在广西河池市巴马县，火麻仁长期以粗加工为主，资源浪费严重，当地经济发展受限。邢新会教授团队以火麻仁蛋白为切入点，通过挖掘其慢病防控功能活性肽，为高质化加工提供科技支撑，探索出科研成果转化服务地方经济的新模式。 除了天然活性肽创制，团队在生物育种技术与装备领域也取得原创突破。一是研发出常压室温等离子体育种装备，成为全球首个将该技术产业化的团队。该装备能在常压、室温下产生高能量等离子体，使细胞基因高效突变，不属于转基因技术，已被国内数十家食品发酵、医药发酵企业采用，并出口多个国家。二是开发出基于微流控技术的高通量细胞筛选、培养与性能评价装备，实现了突变微生物的高效筛选，目前已出口美国、日本、新加坡等国，为国内外500余家科研机构及企业提供技术支持。 这些成就源于团队对生物化工与食品科学交叉融合的深刻理解。生物化工作为生物与化工交叉的工程科学，擅长解决生物技术产业化问题。通过学科交叉、技术融合、产学研协同，团队成功打通了从基础研究到工业生产的全链条，为食品行业技术升级提供了可复制的范式。
大健康时代，食品产业的高质量发展既需要前沿技术的突破，也需要产业链条的深度融合；以需求为导向，打通基础研究、工程放大与产业应用的关键环节，让科研成果更快转化为可验证、可制造、可推广的产品与解决方案，才能真正把资源优势、技术优势转化为产业优势与民生福祉，为现代化食品产业体系注入新动能。