AI 药物发现
抗体发现服务
AI 药物发现概述
治疗性抗体是目前最成功的生物治疗药物类别之一，但传统抗体开发流程较为繁琐，并存在明显局限性。
目前常用的抗体药物发现方法包括杂交瘤技术、噬菌体展示技术、单 B 细胞抗体筛选技术等。这些方法大多依赖实验室湿实验，因此通常面临开发周期长、成本高、失败率高等问题。同时，在经过表达和纯化的候选抗体中，只有相对较小的一部分能够具备成为治疗性药物所需的生物物理及开发属性，例如高浓度溶解性和大规模生产可行性等。
我们开发了一套 AI 算法系统，可用于虚拟生成抗体药物，并对蛋白质数据库（Protein Data Bank, PDB）中的抗体结构进行结构分析与信息整合。系统将相关结果输入构建的神经网络模型，使其学习抗体结构与序列之间的关系，以及抗体结构与抗原结构之间的关系。
同时，我们利用已上市或处于临床阶段的抗体数据对神经网络系统进行训练，最终实现基于特定抗原结构和表位信息，生成特异性抗体序列及结构信息的目标。该平台可针对给定抗原表位生成具有高亲和力潜力的治疗性抗体序列，为抗体药物发现与优化提供智能化支持。
AI 药物发现服务
计算机辅助成药性评估
计算机辅助成药性评估通过先进的计算分析方法，预测抗体成药潜力，为生物医药研发提供创新性支持。该平台可帮助优化研发流程，提升治疗性产品的稳定性与开发成功率，并加速创新药物发现。
人源化与亲和力成熟
凭借丰富的抗体工程经验，我们可对抗体进行人源化改造和亲和力优化，以提升其人体兼容性和治疗潜力。通过降低潜在不良反应风险，我们为创新型、以患者为中心的个体化治疗策略奠定基础。
