在生命科学与人工智能交汇的时代,抗体设计正在成为最具变革性的应用之一。到了2025年,人工智能驱动的抗体与抗体片段(如Fab、scFv、VHH等)设计技术已经从早期的概念验证阶段,逐步走向可复制的实验流程和商业化服务。越来越多的学术实验室、初创公司和大型互联网企业开始在模型研发、数据积累和管线合作上发力,使得设计速度、成功率以及下游可开发性都有明显提升。 抗体为何是AI设计的核心目标 抗体在生物医药中占据重要地位,原因在于其高选择性、适配性强以及成熟的开发路径。相比小分子药物,抗体能够针对复杂的蛋白表位实现高亲和力结合,并通过Fc区参与免疫调节。抗体设计涉及两个关键问题:一是识别并接触目标的结合位点,二是确保分子的可表达性、稳定性与开发适合性。
AI在结构预测、序列生成与优化、以及结合能估算等方面提供了新的解决思路,但同时也面对独特的难点,例如高度可变的互补决定区(CDR)回圈,尤其是长CDR3区的构象预测与设计。</n 技术路线与代表性模型 到2025年,抗体设计领域的技术可以大致归为几类:基于结构的生成模型、扩散模型、语言模型与混合框架。结构生成类方法直接在三维坐标空间上进行迭代优化,适合精细的界面工程;语言模型则擅长捕捉序列层面的统计规律,常用于序列筛选与可开发性预测;混合框架把结构与序列信息结合,既利用空间约束也保持序列可行性。 RFantibody是早期在该方向取得注意的模型之一,基于扩散框架在结构层面生成抗体结合模体,代表了将扩散模型用于蛋白质设计的思路。尽管在当时取得了重要成果,但其对大量候选设计的依赖性仍然较高,需要通过大量实验或虚拟筛选找出真正可用的分子。 Chai-2在2025年被视为一个里程碑式的商业与学术成果。
团队声称在设计效率上相比先前方法有显著提升,使得测试样本数级别从成千上万降至数十。这类进步的落脚点通常在于更精确的界面建模、更鲁棒的采样策略以及更严格的设计筛选流程。Chai-2在公开测试中实现了不少靶点的高亲和力结合,部分达到亚纳摩尔级别,这显示出AI方法可以产生具有药物研发潜力的候选分子。 除了这些知名平台外,2025年出现了一系列新兴或地区性强势模型。IgGM出自大型互联网企业的研发,并提供从设计到成熟化的综合工具链;PXDesign、Protenix等项目强调工程化与商业可用性;Germinal、Mosaic等学术或开源框架主打一体化设计流程、可插拔组件与更高的透明度。Diffuse Bio、Nabla Bio等公司也在特定难点(如GPCR靶点)上展示了具有竞争力的结果。
行业生态:开放与封闭的博弈 抗体设计领域的生态呈现两极化趋势。一方面,有多个开源或可访问的项目提供了研究级工具,学术社区与小型团队能借此推动创新。另一方面,具备商业化能力的大公司或初创企业倾向于保留模型权重、训练数据与完整流水线作为核心资产,从而限制了模型的外部复现与改进。这种局面带来的后果是研究效率与创新速度在不同参与方之间出现分化。 基于经验的观点,开放模型能够加速基础研究与方法学迭代,而封闭模型往往在短期内实现更高的工程化落地与监管合规。两者并非完全对立,未来的可持续发展可能需要更大的数据共享与标准化评估体系,以实现学术与产业的协同。
基准测试与评估体系 衡量AI抗体设计方法的关键在于标准化的基准与可重复的实验验证。AIntibody、BenchBB、Ginkgo等组织或平台提出了多样化的评估任务,包括靶点结合能力、亲和力预测、表达与稳定性预测。AIntibody的竞赛揭示了复合工作流(例如语言模型与实验数据微调结合)在特定挑战上的优势,而BenchBB等付费测评服务提供了将计算设计转化为实验验证的桥梁。 需要注意的是,不同基准的难度与靶点特性差异较大。有些蛋白天然易于产生结合分子,统计结果在没有标准化前可能产生误导。因此行业正在努力制定更严谨的评估流程,包括盲测、更多靶点覆盖以及一致的实验条件。
数据是瓶颈也是关键资源 高质量的亲和力和结合数据对于模型训练至关重要。现有公开数据在种类、质量与一致性上存在局限,很多数据集中某些病毒或免疫相关目标的样本占比过高,导致模型在通用性上受限。要显著提升模型能力,需要系统化、规模化地生成真实世界的结合与亲和力数据,这往往需要较大的资金投入和统一的实验流程。 一些组织和企业已开始在这方面布局,试图通过生成一致性更高的训练集来提升模型泛化能力。与此同时,合成生物学、单细胞技术与高通量筛选技术的进步也为更丰富的数据积累提供了可能。 设计流程中的挑战与非功能性风险 尽管模型在靶点结合上取得进展,但抗体从"能结合"到"能作为药物推进"之间还有很长的一段路。
设计时需同时考虑亲和力、选择性、表达水平、免疫原性、聚集倾向、药代动力学等多个开发性指标。单纯优化结合位点往往带来不可预期的折衷,因此多目标优化成为主流需求。 另一个重要议题是生物安全与伦理。在生成具有新靶点结合能力的分子时,必须考虑滥用或意外风险,以及如何在开发流程中实施适当的监督与风险评估。行业与监管机构正在讨论建立适合这类AI设计工具的使用准则,包括访问控制、审查程序与合规要求。 商业化路径与合作模式 商业公司采取多样化的发展路径:有的专注于模型与平台许可,与制药企业建立合作;有的从事早期候选分子的孵化与外包开发;还有的提供一站式设计与实验验证的合同服务。
平台化企业通过将设计、筛选与优化整合到流水线,降低了生物学家使用门槛,推动了跨学科团队的广泛采用。 学术界与产业界的合作同样活跃。学术团队在模型创新与基准制定方面贡献显著,而产业方则在数据积累、工艺放大与临床转化方面具备优势。有效的合作需要明确数据共享、知识产权与责任分配的规则。 如何在现实项目中评估与选择AI设计工具 对于制药公司或研发团队来说,选择合适的AI工具既是技术问题也是策略问题。评估时应关注模型在目标类别上的历史表现、是否支持多目标优化、能否与现有实验流程无缝对接、以及对知识产权和数据安全的治理机制。
另一个关键因素是模型输出的可解释性与可验证性:能否提供可信的置信度估计与可用于下游决策的优先级排序。 未来展望:五年内的可能演进 在未来几年里,可以预期以下几方面的发展:一是更大规模、更高质量的训练数据将推动模型泛化能力显著提升;二是混合模型架构会更普及,结合结构预测、语言模型以及实验反馈的闭环优化将成为主流;三是开发者社区会逐渐推动更多工具走向开放与可复现,尽管闭源商业解决方案仍然存在;四是监管与行业自律框架将成熟,以平衡创新推进与生物安全。 结语 到2025年,AI在抗体设计领域的影响已不可忽视。技术进步在加快候选分子产生与早期筛选的速度,但实现药物化仍需跨学科的长期投入。未来的竞争不只是模型性能,更在于数据资源、实验能力与合规治理。对于行业从业者而言,理解不同方法的优势与局限、建立可靠的评估机制、以及在开放与商业化之间找到合适的合作模式,将决定谁能在这场变革中获得领先位置。
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