AI制药里程碑!我国科学家攻克纳米抗体“定制”技术

近日,在人工智能赋能生物医药产业(AI for Science)领域,我国科研团队取得一项具有里程碑意义的重大突破。

  近日,在人工智能赋能生物医药产业(AI for Science)领域,我国科研团队取得一项具有里程碑意义的重大突破。由“AI蛋白质折叠奠基人”许锦波教授创立的分子之心团队,依托自主研发的AI生物药从头设计平台MMDesign,在全球范围内率先实现了低通量、高精度、实用级的纳米抗体从头设计全流程闭环。

  在极小的实验样本量下,该技术在十余个真实疾病靶点上实现了超过90%的结合成功率,最佳亲和力达到皮摩尔级。在高端生物制剂研发领域的核心技术突破,将带动传统抗体药物研发从耗时漫长的“大海捞针”式盲测,实质性推向精准高效的“可编程定制”时代,为加快发展生物医药领域的“新质生产力”提供了关键支撑。

  打破传统路径依赖,将新药发现从“大海捞针”变为“按图索骥”

  长期以来,抗体药物发现高度依赖动物免疫或大规模文库筛选技术,需要在数百万甚至数十亿的候选分子中进行盲目的“大海捞针”。这种传统模式不仅研发周期长、试错成本极高,而且极难精准控制药物的靶向和最终成药性,成为制约老百姓用上“平价好药、创新好药”的一大行业瓶颈。

  面对这一全球性难题,分子之心团队另辟蹊径,运用生成式人工智能技术打破僵局。其自主研发的MMDesign平台采用创新的“生成-过滤”策略,在极低通量的实验验证下(每个靶点仅需测试14—50个候选分子),实现了超过90%的靶点成功率。这一数据标志着我国在AI大分子药物设计领域,成功跨越了从“理论预测”到“工业实用”的巨大鸿沟。

  攻克“难成药”界碑,为重大疾病治疗拓展新空间

  值得关注的是,该项技术不仅在常规靶点上表现优异,在业界公认的多个高难度“冷门靶点”上也取得了世界级进展。

  以肿瘤和自身免疫疾病中的关键靶点TNFα为例,因其结合界面平坦、缺乏理想的结合“口袋”,一直是低通量从头设计的“无人区”。此前国际上尚无团队在此类条件下取得成功。而我国科研团队通过MMDesign,在仅测试14个分子的极苛刻条件下,实现了高达50%的命中率,且亲和力达到皮摩尔水平,大幅超越传统实验筛选水平。

  此外,针对制药界最大、最难攻克的药物靶点家族——G蛋白偶联受体(GPCR),该平台设计的纳米抗体在保证高特异性结合的同时,其纯度和表达量均达到了极高的工业生产标准。这从源头上大幅降低了新药在后期制造和生产过程中的失败风险,为攻克复杂重大疾病提供了更多可能。

  核心算法全面领先,底层大模型实现“自主可控”

  如此高精度的设计能力,得益于团队在底层基础大模型上的深厚积累。据了解,该平台及其底层的全原子结构预测模型MMFold,均由“全球AI蛋白质折叠奠基人”许锦波教授团队自主研发。

  在国际权威的FoldBench基准测试中,MMFold的预测成功率达到68.6%,在关键指标上显著超越了AlphaFold 3等国际顶尖模型。特别是在面向工业应用的高精度预测梯队中,MMFold的表现更是实现了对国际同类模型的翻倍式超越,牢牢把握了底层算法的话语权,并为我国新药研发构筑了具备完全自主知识产权的技术壁垒。

  未来,随着该底层技术的进一步推广与转化,有望极大缩短创新药研发的效率和成本,推动更多高品质、具有国际竞争力的新药加速问世。

(来源:中国网)
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