近日，在人工智能賦能生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)(AI for Science)領(lǐng)域，我國科研團隊取得一項具有里程碑意義的重大突破。由“AI蛋白質(zhì)折疊奠基人”許錦波教授創(chuàng)立的分子之心團隊，依托自主研發(fā)的AI生物藥從頭設(shè)計平臺MMDesign，在全球范圍內(nèi)率先實現(xiàn)了低通量、高精度、實用級的納米抗體從頭設(shè)計全流程閉環(huán)。

在極小的實驗樣本量下，該技術(shù)在十余個真實疾病靶點上實現(xiàn)了超過90%的結(jié)合成功率，最佳親和力達到皮摩爾級。在高端生物制劑研發(fā)領(lǐng)域的核心技術(shù)突破，將帶動傳統(tǒng)抗體藥物研發(fā)從耗時漫長的“大海撈針”式盲測，實質(zhì)性推向精準高效的“可編程定制”時代，為加快發(fā)展生物醫(yī)藥領(lǐng)域的“新質(zhì)生產(chǎn)力”提供了關(guān)鍵支撐。

打破傳統(tǒng)路徑依賴，將新藥發(fā)現(xiàn)從“大海撈針”變?yōu)椤鞍磮D索驥”

長期以來，抗體藥物發(fā)現(xiàn)高度依賴動物免疫或大規(guī)模文庫篩選技術(shù)，需要在數(shù)百萬甚至數(shù)十億的候選分子中進行盲目的“大海撈針”。這種傳統(tǒng)模式不僅研發(fā)周期長、試錯成本極高，而且極難精準控制藥物的靶向和最終成藥性，成為制約老百姓用上“平價好藥、創(chuàng)新好藥”的一大行業(yè)瓶頸。

面對這一全球性難題，分子之心團隊另辟蹊徑，運用生成式人工智能技術(shù)打破僵局。其自主研發(fā)的MMDesign平臺采用創(chuàng)新的“生成-過濾”策略，在極低通量的實驗驗證下(每個靶點僅需測試14—50個候選分子)，實現(xiàn)了超過90%的靶點成功率。這一數(shù)據(jù)標志著我國在AI大分子藥物設(shè)計領(lǐng)域，成功跨越了從“理論預(yù)測”到“工業(yè)實用”的巨大鴻溝。

攻克“難成藥”界碑，為重大疾病治療拓展新空間

值得關(guān)注的是，該項技術(shù)不僅在常規(guī)靶點上表現(xiàn)優(yōu)異，在業(yè)界公認的多個高難度“冷門靶點”上也取得了世界級進展。

以腫瘤和自身免疫疾病中的關(guān)鍵靶點TNFα為例，因其結(jié)合界面平坦、缺乏理想的結(jié)合“口袋”，一直是低通量從頭設(shè)計的“無人區(qū)”。此前國際上尚無團隊在此類條件下取得成功。而我國科研團隊通過MMDesign，在僅測試14個分子的極苛刻條件下，實現(xiàn)了高達50%的命中率，且親和力達到皮摩爾水平，大幅超越傳統(tǒng)實驗篩選水平。

此外，針對制藥界最大、最難攻克的藥物靶點家族——G蛋白偶聯(lián)受體(GPCR)，該平臺設(shè)計的納米抗體在保證高特異性結(jié)合的同時，其純度和表達量均達到了極高的工業(yè)生產(chǎn)標準。這從源頭上大幅降低了新藥在后期制造和生產(chǎn)過程中的失敗風(fēng)險，為攻克復(fù)雜重大疾病提供了更多可能。

核心算法全面領(lǐng)先，底層大模型實現(xiàn)“自主可控”

如此高精度的設(shè)計能力，得益于團隊在底層基礎(chǔ)大模型上的深厚積累。據(jù)了解，該平臺及其底層的全原子結(jié)構(gòu)預(yù)測模型MMFold，均由“全球AI蛋白質(zhì)折疊奠基人”許錦波教授團隊自主研發(fā)。

在國際權(quán)威的FoldBench基準測試中，MMFold的預(yù)測成功率達到68.6%，在關(guān)鍵指標上顯著超越了AlphaFold 3等國際頂尖模型。特別是在面向工業(yè)應(yīng)用的高精度預(yù)測梯隊中，MMFold的表現(xiàn)更是實現(xiàn)了對國際同類模型的翻倍式超越，牢牢把握了底層算法的話語權(quán)，并為我國新藥研發(fā)構(gòu)筑了具備完全自主知識產(chǎn)權(quán)的技術(shù)壁壘。

未來，隨著該底層技術(shù)的進一步推廣與轉(zhuǎn)化，有望極大縮短創(chuàng)新藥研發(fā)的效率和成本，推動更多高品質(zhì)、具有國際競爭力的新藥加速問世。