AI融合免疫智慧,实现“1+1>2”的亲和力突破
作者：微信文章导语
免疫或常规设计不仅周期长、成本高，也难以达到药物开发所需的水平。因此，“亲和力成熟（Affinity Maturation）”成为抗体优化中不可或缺的关键环节。随着AI技术在结构预测与能量计算领域的突破，Click.mAb平台推出了基于AI的亲和力成熟流程，为抗体亲和力提升带来更高效、更精准的新方案。
💡 邀请您访问 www.clickmab.com，体验AI驱动的亲和力成熟功能，让智能算法助力抗体优化，更快、更稳、更精准。
亲和力成熟的必要性
在自然免疫系统中，亲和力成熟（Affinity Maturation）指的是B细胞在淋巴结生发中心（Germinal Center）中被抗原激活后，经历体细胞高频突变（SHM）和克隆选择的过程。这一机制使得体内抗体不断进化，以获得更强的靶点结合能力。
在抗体研发中，借鉴这一原理，通过计算与实验结合的方式，同样可以提高候选抗体的结合力与稳定性。高亲和力作为抗体药物最关键的属性之一，它能带来多重优势：
提高临床效果： 更少剂量即可实现相同药效；
优化安全性： 减少给药量可降低免疫原性与非特异性副作用；
改善药代动力学属性： 延长半衰期、提升病人依从性。
传统亲和力成熟的“痛点”与AI的“解法”
亲和力成熟在抗体研发中的作用至关重要，但传统方法在效率、成本和实验工作量等方面面临着挑战：
传统方法的局限
位点选择靠经验： 多依赖随机突变或饱和扫描，范围广但精准度低。
文库体量庞大： 低效筛选导致实验量大、成功率低。
结构预测有限： 采样不足时易产生误差，影响突变设计。
缺乏协同性考虑： 没有考虑对亲和力提高有“1+1>2”协同效果的空间上临近的突变位点。
定制化不足： 通用方案难匹配不同抗体与实验条件。
AI亲和力成熟
Click.mAb.平台基于AI的亲和力成熟流程，以精准建模和智能筛选为核心，实现更高效、更可靠的抗体优化，让亲和力成熟从“经验驱动”走向“数据驱动”， 让研发人员以更少的实验、更高的准确度，其流程主要包括：
抗原及母本抗体信息收集：首先收集抗体序列（VH+VL 或 VHH）以及可选的抗原序列。平台自动验证序列完整性，确保输入数据的质量，最大限度地提高后续分析的准确性。
结构预测：基于先进的AI技术，生成多个抗体-抗原复合物的三维结构模型，为下一步的突变分析提供可靠的结构基础。
突变分析：在选择的代表性结构基础上，采用多模型结合，深入分析框架区域（FWR）和CDR区域，识别潜在的亲和力增强突变。不仅考虑结构接触的紧密性，还对残基间的兼容性进行评估，确保筛选出的突变具有较高的有效性和可行性。
突变位点选择：利用超参数优化算法，对所有候选突变进行精准排序，筛选出最具潜力的变异位点，减少了无效突变的干扰。
构建多个子库：根据筛选的突变位点，生成多个紧凑型突变子库，涵盖FWR和CDR区域的优选突变。子库参数可在提交任务时灵活调整，为科研人员提供个性化的解决方案。
综合报告输出：自动生成详细的综合报告，包含预测的结构、突变得分、风险位点注释等关键信息，帮助科研人员快速筛选和验证突变，进一步优化抗体的亲和力。
图1.AI亲和力成熟流程
Click.mab. AI亲和力成熟VS 传统方法的优势
多模型融合提升精度：平台结合蛋白语言模型与逆折叠模型，从序列进化和结构稳定性分析突变对抗原抗体结合的影响，提升突变筛选准确性，智能推荐潜在有益突变。
结构驱动文库设计：基于AI预测的抗原抗体复合物结构，自动分析残基空间协同关系，识别协同突变位点，通过“1+1>2”的策略，帮助用户在小规模文库中提升亲和力。
个性化输出适配实验条件：平台支持调整文库规模、子库数量、引物设计等条件，生成个性化方案。针对人源化抗体，可选择是否在FWR区域进行突变，生成可视化报告，便于理解和执行实验。
AI驱动的亲和力成熟功能，不仅显著缩短了抗体优化周期，也为研发团队提供了更具可控性与透明度的优化过程。通过整合计算预测与实验验证，Click.mAb.平台帮助科研用户快速验证研究假设，辅助研发人员在早期筛选阶段即获得更具药效潜力的抗体。
案例分析
我们在多个抗体数据集上验证了这一亲和力成熟流程，涵盖了SAbDab数据库和专利衍生序列的单克隆抗体。实验结果表明：
高召回率和高精度：流程能够准确识别出已知的实验验证过的亲和力增强突变，证明了其高效的预测能力。
减少实验工作量：通过超参数优化，流程能够快速筛选出最具潜力的变异，显著减少了所需的实验变体数量，避免了传统方法中大规模实验筛选的高成本和时间成本。
成本效益与可扩展性：提供了一种成本效益高、可重复且可扩展的方法，特别适合大规模抗体亲和力成熟任务，帮助研发团队降低实验成本。
图2.突变位点召回统计
总结与展望
在抗体研发过程中，实验进展的效率和优化的精准度是推动项目向前发展的重要因素。Click.mAb.平台的AI驱动亲和力成熟流程可帮助研发团队更加高效、精准地优化抗体，加速抗体开发过程。
我们的平台通过：
AI结构预测与多模型融合：生成多种抗体-抗原复合物的精确三维结构，为后续突变筛选提供坚实基础。
智能突变筛选与超参数优化：算法分析自动筛选出最具潜力的突变位点，确保亲和力的有效提升。
灵活的个性化优化方案：根据项目需求，轻松调整优化策略，提供个性化解决方案。
这一流程有效解决了传统方法的低效和高成本问题，帮助研发人员：
缩短优化周期：减少实验变体，提高筛选效率。
精准筛选有价值的突变：避免无效筛选，确保每一步的优化更具方向性。
降低研发成本：通过AI智能筛选和优化，提升资源利用效率。
Click.mAb.平台不仅仅提升了亲和力成熟的技术效率，更为抗体研发提供了更加科学、快速的优化方式，让研发团队能够集中精力推进后续的药物验证和开发。
现在就行动！
如果您正在进行抗体研发，或对AI在抗体设计中的潜力感兴趣，我们邀请您体验Click.mAb.平台的亲和力成熟流程。只需上传您的抗原/抗体序列信息，即可体验AI驱动的精准突变筛选和优化服务，加速您的抗体研发过程。
💡 邀请您访问 www.clickmab.com，体验更高效、更智能的抗体优化方法。我们期待与您一起开启更加高效的研发之路，推动生物药的创新进程。
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参考文献
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关于科迈生物
科迈生物是一家专注于利用生成式AI模型进行抗体设计的科技生物企业。公司依托于内部湿实验产生的大量自有数据、世界领先的自研AI抗体设计算法、AI智能体技术，针对抗体药物研发场景的需求，打造了高效精准的AI抗体设计平台Click.mAb.（www.clickmab.com）。平台具备抗体从头设计和快速优化能力，即能够通过生成式AI模型针对特定抗原表位完成抗体的从头设计，又能够以计算+湿实验结合的方式针对已知抗体快速迭代优化，广泛适用于各类场景下的抗体发现。
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