AI制药新突破：中国团队实现纳米抗体精准定制

《光明网》：近期，在人工智能驱动生物医药（AI for Science）领域，我国科研队伍取得一项标志性重大进展。由被誉为“AI蛋白质折叠奠基人”的许锦波教授（中国科学技术大学9111届校友）领导的分子之心团队，凭借自研的AI生物药从头设计平台MMDesign，在全球率先达成低通量、高精度、实用化纳米抗体从头设计的全流程闭环。

在极微量实验样本条件下，该技术在十多个真实疾病靶点上实现了逾90%的结合成功率，最优亲和力达皮摩尔级别。这一在高端生物制剂研发核心领域的突破，将推动传统抗体药物研发从耗时费力的“大海捞针”式盲测，实质迈入精准高效的“可编程定制”新阶段，为加速培育生物医药领域“新质生产力”提供关键支撑。

突破传统路径束缚，将新药发现从“大海捞针”转变为“按图索骥”

长期以来，抗体药物研发高度依赖动物免疫或大规模文库筛选技术，需在数百万乃至数十亿候选分子中进行盲目“大海捞针”。此类传统模式不仅研发周期漫长、试错成本高昂，且极难精准把控药物靶向性与最终成药性，成为制约民众用上“平价新药、创新好药”的行业瓶颈。

面对这一全球性挑战，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。其自研MMDesign平台采用创新的“生成－过滤”策略，在极低通量实验验证下（每靶点仅需测试14至50个候选分子），实现了超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，成功跨越从“理论预测”到“工业实用”的巨大鸿沟。

攻克“难成药”难关，为重大疾病治疗开辟新空间

值得注意的是，该技术不仅在常规靶点表现卓越，在业界公认的多个高难度“冷门靶点”上也取得世界级进展。

以肿瘤和自身免疫疾病关键靶点TNFα为例，因其结合界面平坦、缺乏理想结合“口袋”，一直是低通量从头设计的“无人区”。此前国际尚无团队在此类条件下取得成功。而我国科研团队借助MMDesign，在仅测试14个分子的极苛刻条件下，实现高达50%的命中率，且亲和力达皮摩尔水平，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确保高特异性结合的同时，其纯度和表达量均达到极高工业生产标准。这从源头上大幅降低新药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，源于团队在底层基础大模型上的深厚积累。据悉，该平台及其底层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FoldBench基准测试中，MMFold预测成功率达68.6%，在关键指标上显著超越AlphaFold 3等国际顶尖模型。尤其在面向工业应用的高精度预测梯队中，MMFold表现更是实现对国际同类模型的翻倍式超越，牢牢掌握底层算法话语权，并为我国新药研发构筑具备完全自主知识产权的技术壁垒。

未来，随着该底层技术进一步推广与转化，有望极大缩短创新药研发效率与成本，推动更多高品质、具国际竞争力的新药加速问世。（光明网：林佳欣）