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引言

自2024年科學(xué)家首次利用人工智能設(shè)計出全新的抗體分子以來，短短一年內(nèi)，該領(lǐng)域已取得一系列突破性進(jìn)展，使得首個完全由AI設(shè)計的藥物進(jìn)入人體臨床試驗的愿景變得觸手可及。多家生物技術(shù)公司報告稱，他們已成功使用專有或開源AI工具，生成了具有類似成熟抗體藥物關(guān)鍵特性的分子，包括高結(jié)合力、良好的生產(chǎn)性和特異性。盡管完全依賴AI模型進(jìn)行藥物開發(fā)仍需數(shù)年時間，但行業(yè)普遍認(rèn)為，AI設(shè)計的抗體藥物已站在了臨床試驗的門檻上，有望解鎖傳統(tǒng)方法難以靶向的疾病靶點。

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一、從納米抗體到全長抗體的AI設(shè)計浪潮

2024年，由諾貝爾獎得主David Baker領(lǐng)導(dǎo)的團(tuán)隊在人工智能設(shè)計蛋白質(zhì)領(lǐng)域取得了原理性突破，但最初的抗體設(shè)計在效力和藥物特性上尚不完善。過去一年，新工具的開發(fā)顯著提升了AI模型處理抗體柔性環(huán)區(qū)（這些區(qū)域?qū)Π袠?biāo)識別至關(guān)重要）的能力。例如，麻省理工學(xué)院的Gabriele Corso及其同事在預(yù)印本中描述的BoltzGen模型，已能夠嫻熟地設(shè)計針對癌癥、病毒和細(xì)菌感染等相關(guān)蛋白的“納米抗體”——這是一種類似鯊魚和駱駝體內(nèi)產(chǎn)生的簡單、小型抗體。在大多數(shù)情況下，研究人員僅需在細(xì)胞中表達(dá)15個最有前景的設(shè)計并進(jìn)行實驗室測試，就能鑒定出具有強(qiáng)靶標(biāo)結(jié)合力的抗體。

與此同時，其他團(tuán)隊也報告了類似進(jìn)展。斯坦福大學(xué)和加利福尼亞州帕洛阿爾托Arc研究所的團(tuán)隊發(fā)布了一個能夠高效設(shè)計納米抗體的模型。而David Baker團(tuán)隊也在《自然》雜志上報告了其納米抗體設(shè)計工作的顯著改進(jìn)。

更引人注目的是，一些公司已宣布在設(shè)計和生成“類藥性”的全長抗體方面取得成功。例如，位于馬薩諸塞州劍橋的Nabla Bio公司和位于加利福尼亞州舊金山的Chai Discovery公司的科學(xué)家表示，他們已利用AI工具制造出全長抗體。Baker的團(tuán)隊在其報告中也描述了此類設(shè)計。實驗室實驗表明，部分設(shè)計出的分子能夠以與商業(yè)抗體藥物相似的效力識別多種疾病靶點，包括長期以來挑戰(zhàn)傳統(tǒng)抗體設(shè)計的G蛋白偶聯(lián)受體。這些分子還具備可能決定候選藥物成敗的有用特性，例如高水平生產(chǎn)的能力和僅識別預(yù)期靶點的特異性。

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二、優(yōu)化與安全測試成為關(guān)鍵步驟

盡管業(yè)界對AI設(shè)計抗體的最新進(jìn)展感到興奮，但科學(xué)家們也呼吁審慎看待相關(guān)數(shù)據(jù)。丹麥技術(shù)大學(xué)的蛋白質(zhì)工程師Timothy Jenkins指出，他希望看到Nabla和Chai公司聲稱背后的數(shù)據(jù)，并且兩家公司均未公布其設(shè)計抗體的序列。此外，目前尚不清楚這些專有模型與最佳開源工具相比表現(xiàn)如何。

盡管如此，首個AI設(shè)計的抗體進(jìn)入人體試驗的時間可能不會太久。位于加利福尼亞州南舊金山的K2 Therapeutics公司聯(lián)合創(chuàng)始人、合成生物學(xué)家Chang Liu認(rèn)為，最新的工具可能已經(jīng)在產(chǎn)出有潛力的設(shè)計。然而，AI模型在不同靶點上的表現(xiàn)不均，以及其預(yù)測設(shè)計關(guān)鍵特性（如結(jié)合強(qiáng)度）的能力有限，可能會減緩其應(yīng)用速度。Liu估計，“我們可能還需要幾年時間才能達(dá)到完全依賴模型來制造抗體治療藥物的階段”。

一個關(guān)鍵的開放性問題在于安全性：人體免疫系統(tǒng)是否會將AI設(shè)計的抗體識別為外來分子，從而可能引發(fā)危險的免疫反應(yīng)。Nabla Bio的首席執(zhí)行官Surge Biswas指出，這些抗體看起來與使用傳統(tǒng)方法開發(fā)的抗體沒有什么不同，但在進(jìn)行試驗之前還需要進(jìn)行進(jìn)一步的安全性測試。

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三、解鎖難成藥靶點與開拓新特性

AI設(shè)計抗體的成功，不僅在于其加速了傳統(tǒng)藥物的發(fā)現(xiàn)流程，更在于其有望解決藥物研發(fā)中的根本性挑戰(zhàn)。Biswas表示，希望AI抗體能夠解鎖過去難以應(yīng)對的靶點，例如GPCRs。

此外，AI還可能設(shè)計出具有獨特性質(zhì)的抗體，例如穿透大腦的能力，或者在單一設(shè)計中識別多個結(jié)合靶點的能力。Biswas補(bǔ)充道：“現(xiàn)在我們只需按下一個按鈕就能生成抗體，我們可以將更多時間投入到這些前沿問題上”。

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結(jié)語

從納米抗體到全長治療性抗體的設(shè)計，人工智能正在以前所未有的速度重塑藥物發(fā)現(xiàn)的范式。盡管在模型可靠性、數(shù)據(jù)透明度和長期安全性方面仍存在挑戰(zhàn)，但2025年的一系列進(jìn)展表明，由AI從頭設(shè)計的抗體藥物已不再是遙遠(yuǎn)的科學(xué)幻想，而是正在快速逼近臨床現(xiàn)實的下一代療法。這不僅將極大加速針對已知靶點的藥物優(yōu)化進(jìn)程，更有望為無數(shù)此前“無藥可靶”的疾病帶來全新的治療希望，標(biāo)志著藥物研發(fā)正式邁入智能化設(shè)計的新紀(jì)元。

參考資料：

1.What will be the first AI-designed drug? These disease-fighting antibodies are top contenders. Nature 648, 505-506 (2025)

       原文標(biāo)題 : 人工智能設(shè)計的抗體藥物即將進(jìn)入臨床