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 AI抗体设计实测：优化旧抗体胜过从零设计
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【卡城华人网 www.calgarychina.ca】 2026-10-10 10:40 免责声明： 本消息未经核实，不代表网站的立场、观点，如有侵权，请联系删除。 |
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AI 设计抗体实测出炉：最佳化既有抗体成效最佳，从零设计仍需实验把关 人工智慧（AI）正逐步改变新药研发方式，改良治疗用抗体正是最受期待的应用之一。抗体是能辨识特定标的的蛋白质，已用于治疗癌症、自体免疫疾病与感染症。不过，盲测竞赛「AIntibody」显示，AI 改良既有抗体的表现亮眼，但挑选最佳候选与从零设计新抗体时，可靠度仍明显不足。 
生物学家William A. Haseltine《富比士》（Forbes）专文表示，这项竞赛共有29个组织参与，提交511个AI设计或筛选的抗体，再由实验室实际制造测试。所有抗体都针对新冠病毒（SARS-CoV-2）的同一种蛋白质。 评估重点有二，一是亲和力（affinity），即抗体与标的结合的强度；二是可开发性（developability），即抗体是否具备成为药物所需的物理性质。结合力再强的抗体，若不稳定、易沾黏其他分子或结块，仍难成药。 竞赛分为三关。第一关要求AI改良既有抗体，成果最明确，约13%的提交作品在维持可开发性的同时，让结合强度提升至少20倍，结果之一亲和力更媲美传统实验方法的最佳成果。 AI可望以少量候选取代耗时数周、动辄数千种组合的实验筛选。 第二关要求AI从一群相近的候选抗体找出最强者，多数方法的表现却与随机挑选无异，仅一个团队持续胜过随机基准。文章指出，提升结合力的序列修改，可能同时造成不稳定或误结合非预期标的，AI必须兼顾多项特性，难度远高于比对过往成功案例。 第三关要求AI设计原始资料库未出现的全新序列，结果好坏参半。约三分之一作品能在低于1奈莫耳（nM）浓度下结合标的，但许多设计完全无法结合，且结合力最强者常有可开发性问题。 Haseltine认为，亮眼的预测不等于有效的药物。 AIntibody要求所有预测在相同条件下接受实验检验，为评估哪些方法真正有效提供基准。 AI终将减少抗体研发所需的大量实验，但现阶段最有效的做法，是用AI让实验规模更小、速度更快，也更具针对性。 来源： TechNews 编辑(Edit) 删除(Delete) |
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