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IXThinker·2026-10-29 13:30

分子之心MMDesign:19項目成功率94%

生物醫藥人工智能企業動態

傳統抗體發現通常依賴動物免疫,或在大規模文庫中作地毯式篩選,耗時且成本高。分子之心發布AI蛋白質從頭設計平台MMDesign的最新技術報告,以極少候選分子即取得高成功率,六個受測GPCR靶點全部命中,反映從頭設計路線日趨成熟。

成果總覽

技術報告覆蓋18個靶點、納米抗體(VHH)與大環肽兩類分子模態,共19個設計項目。每個項目僅測試9至50個候選分子,其中18個獲得經實驗確認的結合分子,項目成功率達94.7%,在控制實驗成本的條件下仍維持高命中。

GPCR全命中

報告中六個受測GPCR靶點全部獲得命中,最優親和力均在納摩爾級。GPCR是常見的藥物靶點類別,此前需要動物免疫或大規模篩選才能獲得候選分子,如今透過AI從頭設計即可直接產出,縮短了早期研發路徑。

對六個此前已獲命中的靶點再次設計,其中五個項目的結果獲得進一步提升;部分候選分子還呈現初步可開發性與序列新穎性,為後續開發提供空間。

範式轉變

這批數據共同指向一點:AI驅動的從頭設計,正在改變依賴動物免疫或大規模文庫篩選的傳統抗體發現範式。候選數量大幅減少而成功率維持高位,意味著早期研發的時間與成本結構可能被重寫,也為AI在藥物研發全流程中的角色提供了實證。