生成抗体设计：当 AI 遇见 DNA

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  量子运行远见
• 2023 年 9 月 7 日

洞察总结

使用生成人工智能 (AI) 进行抗体设计来创建优于传统抗体的新型抗体，可以加快并降低治疗性抗体的开发成本。 这一突破可以使个性化治疗变得可行，并有可能提高医疗效果，同时通过减轻疾病负担来提高经济生产力。 然而，这些进步也带来了相关的挑战，包括工作取代、数据隐私问题以及有关获得个性化治疗的道德辩论。

生成抗体设计背景

抗体是由我们的免疫系统产生的保护性蛋白质，通过与有害物质结合来消除有害物质。 抗体因其独特的特性而经常用于治疗应用，包括减少免疫原性反应和增强对靶抗原的特异性。 开发抗体药物的初始阶段涉及主要分子的鉴定。 

这种分子通常是通过筛选针对特定靶抗原的多种抗体变体的广泛文库来发现的，这可能非常耗时。 该分子的后续发展也是一个漫长的过程。 因此，设计更快速的抗体药物开发方法至关重要。

Absci Corp 是一家总部位于纽约和华盛顿的公司，在 2023 年取得了突破，他们采用生成式 AI 模型来设计新型抗体，与传统的治疗性抗体相比，这些抗体与特定受体 HER2 的结合更紧密。 有趣的是，这个项目一开始就删除了所有现有的抗体数据，防止人工智能仅仅复制已知的有效抗体。 

Absci 的 AI 系统设计的抗体是独特的，没有已知的对应物，强调了它们的新颖性。 这些人工智能设计的抗体在“天然性”方面也得分很高，表明易于开发并具有诱导强大免疫反应的潜力。 这种利用人工智能来设计功能与我们身体的创造物一样好甚至更好的抗体的开创性用途可能会大大减少治疗性抗体开发的时间和费用。

破坏性影响

生成抗体设计为医学的未来带来了巨大的希望，特别是对于个性化治疗。 由于每个人的免疫反应可能存在很大差异，因此利用这项技术可以根据个人的特定免疫特征制定定制治疗方法。 例如，研究人员可以设计与患者体内独特的癌细胞结合的特定抗体，从而提供高度个性化的治疗计划。 

传统的药物开发是一个昂贵、耗时的过程，而且失败率很高。 生成式人工智能可以通过快速识别潜在的候选抗体来加速这一过程，从而大幅降低成本并可能提高成功率。 此外，人工智能设计的抗体可以更快地进行修改和适应，以响应目标病原体产生的任何耐药性。 正如 COVID-19 大流行期间所见证的那样，这种敏捷性对于快速发展的疾病至关重要。

对于政府来说，在抗体设计中采用生成式人工智能可以影响公共健康。 它不仅可以加快对健康危机的响应，还可以使医疗保健变得更容易获得。 传统上，由于高昂的开发成本以及制药公司需要收回投资，许多新药的价格昂贵得令人望而却步。 然而，如果人工智能可以降低这些成本并加快药物开发时间，那么节省的成本就可以惠及患者，从而使新的治疗方法更加经济实惠。 此外，快速应对新出现的健康威胁可以显着减少其社会影响，从而增强国家安全。

生成抗体设计的意义

生成抗体设计的更广泛影响可能包括： 

• 个人获得个性化的医疗治疗，从而改善医疗保健结果和延长预期寿命。
• 由于更具成本效益的治疗和更好的健康结果，健康保险公司降低了保费。
• 减少疾病的社会负担，从而提高生产力和经济增长。
• 新的就业岗位和职业的产生集中在人工智能、生物学和医学的交叉领域，为多元化的就业市场做出了贡献。
• 政府更有能力应对生物威胁或流行病，从而增强国家安全和社会复原力。
• 由于动物试验和资源消耗的减少，制药公司转向更可持续和更高效的研究实践。
• 大学和教育机构调整课程，纳入人工智能和抗体设计，培养新一代跨学科科学家。
• 由于个性化抗体设计需要更多的健康和遗传数据，因此存在与隐私和数据安全相关的风险。
• 围绕获得个性化治疗的政治和伦理影响导致了有关医疗保健公平和公平的争论。

需要考虑的问题

• 如果您从事医疗保健工作，生成抗体设计还能如何改善患者的治疗结果？
• 政府和研究人员如何合作来扩大这项技术的好处？