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生成抗體設計：當 AI 遇見 DNA

生成式人工智能使定制抗體設計成為可能，有望實現個性化醫療突破和更快的藥物開發。

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量子運行遠見
2023 年 9 月 7 日

洞察總結

使用生成人工智能 (AI) 進行抗體設計來創建優於傳統抗體的新型抗體，可以加快並降低治療性抗體的開發成本。這一突破可以使個性化治療變得可行，並有可能提高醫療效果，同時通過減輕疾病負擔來提高經濟生產力。然而，這些進步也帶來了相關的挑戰，包括工作取代、數據隱私問題以及有關獲得個性化治療的道德辯論。

生成抗體設計背景

抗體是由我們的免疫系統產生的保護性蛋白質，通過與有害物質結合來消除有害物質。抗體因其獨特的特性而經常用於治療應用，包括減少免疫原性反應和增強對靶抗原的特異性。開發抗體藥物的初始階段涉及主要分子的鑑定。

這種分子通常是通過篩選針對特定靶抗原的多種抗體變體的廣泛文庫來發現的，這可能非常耗時。該分子的後續發展也是一個漫長的過程。因此，設計更快速的抗體藥物開發方法至關重要。

Absci Corp 是一家總部位於紐約和華盛頓的公司，在2023 年取得了突破，他們採用生成式AI 模型來設計新型抗體，與傳統的治療性抗體相比，這些抗體與特定受體HER2 的結合更緊密。有趣的是，這個項目一開始就刪除了所有現有的抗體數據，防止人工智能僅僅複製已知的有效抗體。

Absci 的 AI 系統設計的抗體是獨特的，沒有已知的對應物，強調了它們的新穎性。這些人工智能設計的抗體在“天然性”方面也得分很高，表明易於開發並具有誘導強大免疫反應的潛力。這種利用人工智能來設計功能與我們身體的創造物一樣好甚至更好的抗體的開創性用途可能會大大減少治療性抗體開發的時間和費用。

破壞性影響

生成抗體設計為醫學的未來帶來了巨大的希望，特別是對於個性化治療。由於每個人的免疫反應可能存在很大差異，因此利用這項技術可以根據個人的特定免疫特徵制定定制治療方法。例如，研究人員可以設計與患者體內獨特的癌細胞結合的特定抗體，從而提供高度個性化的治療計劃。

傳統的藥物開發是一個昂貴、耗時的過程，而且失敗率很高。生成式人工智能可以通過快速識別潛在的候選抗體來加速這一過程，從而大幅降低成本並可能提高成功率。此外，人工智能設計的抗體可以更快地進行修改和適應，以響應目標病原體產生的任何耐藥性。正如 COVID-19 大流行期間所見證的那樣，這種敏捷性對於快速發展的疾病至關重要。

對於政府來說，在抗體設計中採用生成式人工智能可以影響公共健康。它不僅可以加快對健康危機的響應，還可以使醫療保健變得更容易獲得。傳統上，由於高昂的開發成本以及製藥公司需要收回投資，許多新藥的價格昂貴得令人望而卻步。然而，如果人工智能可以降低這些成本並加快藥物開發時間，那麼節省的成本就可以惠及患者，從而使新的治療方法更加經濟實惠。此外，快速應對新出現的健康威脅可以顯著減少其社會影響，從而增強國家安全。