AI导读：

自“阿尔法折叠2”颠覆蛋白质结构预测以来，AI在治疗性抗体设计领域展现出巨大潜力。全球已有160余种工程化抗体获批用于多种疾病治疗。然而，传统开发流程面临挑战。多个研究团队通过AI平台成功开发出功能各异的抗体药物。尽管AI工具表现优异，但还需进一步验证其安全性和有效性。

　　自“阿尔法折叠2”颠覆蛋白质结构预测以来，人工智能（AI）技术在治疗性抗体设计领域展现出前所未有的应用潜力。

　　抗体药物市场巨大

　　目前全球已有160余种工程化抗体获批用于癌症、感染性疾病及自身免疫性疾病的治疗。英国牛津大学旗下《抗体治疗》杂志2022年的分析数据显示，随着数千种新型抗体不断涌现，预计到2028年，全球抗体药物市场年收入将突破4550亿美元。

　　然而，传统抗体开发流程通常面临周期长、成本高、挑战大的困境。美国麻省理工学院机器学习科学家加布里埃尔·科尔索认为，AI的最新进展正在深刻改变抗体研发范式。

　　创新成果快速涌现

　多个研究团队通过专有AI平台和开源模型，已成功开发出系列功能各异的抗体药物。

　贝克团队还宣布，通过AI技术发现了能结合所有流感病毒共有蛋白的广谱抗体。

　上个月，美国加州生物技术公司Nabla与AI初创企业Chai Discovery的科学家宣布，除纳米抗体外，他们利用AI工具成功设计了全长抗体。

　比斯瓦斯也提醒道，尽管现有AI工具已能生成高效设计，但其在不同靶点间的表现仍存在差异，且很难准确预测结合强度等关键参数。

　他补充道，AI未来可能设计出具有特殊功能的抗体。