圆满落幕 | 2024 AI 蛋白质设计生物药专场研讨会成功举办

为了顺应全球生物药的不断创新与发展需求，探索“AI+生物药”的研发新范式，上海天鹜科技有限公司（以下简称“天鹜科技”）主办的“2024 AI 蛋白质设计生物药专场研讨会”于7月10日在上海张江召开。

基于蛋白的药物如单抗、双抗、ADC、核药、融合蛋白等因其靶向性强、生物活性高等优势，逐渐占据获批创新药分子类别的主导地位。然而，在蛋白类药物研发和生产的过程中常常遇到很多挑战，如无法建立稳定的高通量assay，筛选难度高，工艺落后，CMC环节效率低、成本高等难题。

本次研讨会以 “智绘蛋白 设计未来” 为主题， 特邀亘喜生物高级副总裁/研发负责人沈连军博士、金赛药业蛋白质与抗体工程副总裁雷鸣博士、纽伦捷生物联合创始人兼CTO李兆忠博士、星湾生物创始人答亮博士、金赛药业CMC PL阎永贞博士等业界精英，共同探讨AI大模型如何赋能药物蛋白设计的发展，并就AI大模型所带来的技术创新、成功案例、产业应用等热点话题进行了深度探讨。

同时，研讨会吸引了来自拜耳、扬子江药业、健康元药业、蔚蓝生物、映恩生物、皓元医药、药明生物、凯莱英医药、百英生物、科望医药、三优生物、引加生物、娃哈哈集团等数十家企业的上百位技术研发人员到场交流。

在研讨会上，天鹜科技CTO刘灏为在场的听众介绍了天鹜科技创新的蛋白质设计通用大模型及其在生物药领域的应用。刘灏表示，蛋白质设计在多个领域具有广泛的应用潜力，包括医药、日用化学品、农业、食品、美容以及体外检测等。然而，由于蛋白质序列空间巨大，传统的蛋白质设计方法存在诸多限制，如实验通量小、筛选范围有限以及对专业知识的高要求。

其介绍，天鹜科技开发的蛋白质设计通用大模型——AccelProtein™（源自上海交通大学洪亮教授团队的Pro系列大模型），代表了蛋白质设计技术范式的革命。该模型在生物药与合成生物学的众多场景中实现了蛋白质的定向进化和多指标优化，包括对蛋白质的热稳定性、活性、亲和力、PH耐受性、免疫原性、产率等指标的提升。

演讲中，刘灏还通过多个案例展示了AI大模型如何助力实现药物蛋白的性能优化，例如，通过三轮优化，显著提高了体外检测酶的热稳定性，使其在高温下保持活性，从而提高了检测效率和准确性；作为mRNA疫苗生产和病毒检测的关键工具酶，经天鹜科技设计后提高了其热稳定性，减少了生产过程中的杂带，提升了产品质量；通过两轮设计，天鹜科技显著提高了某偶联酶的热稳定性，为某药物开发提供了更稳定的修饰工具。

金赛药业成立于1997年，主要聚焦儿童健康、女性健康、肿瘤、免疫、听力障碍、耐药性细菌感染等领域重大疾病的产品创新，带领中国生物医药技术对全球前沿水平的从仿制、追赶、到超越、引领。针对儿童健康领域，金赛药业CMC PL阎永贞向与会者展示了天鹜科技的AI大模型如何赋能金赛药业的生长激素CMC工艺，实现降本增效。

阎永贞总监表示，在4个月的时间内，经AccelProtein™大模型设计后的亲和层析填料蛋白——单域抗体，在蛋白小试环节被证明，经0.5M NaOH处理24小时以后，断裂比例就由改造前（野生型）的60%减少至15%，这意味着耐碱性有了明显提高；和生长激素的结合能力是改造前的2倍；热稳定性相比改造前提高8℃。当该单域抗体偶联到亲和填料后也表现出了较好的耐碱性，使该填料的寿命有了明显的提高，进而实现降本增效。

天鹜科技生物医药负责人柯颂就AI在生物药研发中的进展和展望进行了深入探讨。他指出，AI技术在生物制药领域的需求日益增长，尤其是在提高药物亲和力、稳定性以及实现生物学功能方面。

他提到，AI技术能够通过学习大量数据，预测并设计出具有高亲和力和稳定性的蛋白质突变体，这对于加速药物研发进程、提高研发成功率具有重要意义，在抗体设计、细胞因子/融合蛋白开发、以及CAR-T细胞治疗等领域具有很高的应用潜力。

展望未来，柯颂认为，AI大模型将通过对蛋白质进化信息等的学习，提高实验采样效率，降低实验成本，并有望解决抗原漂移、交叉免疫等复杂问题。

在圆桌讨论环节，沈连军博士、雷鸣博士、李兆忠博士以及答亮博士四位嘉宾，以《生物药研发专业人士对AI的期待和展望》为题进行探讨，阐述了AI在抗体药物、细胞治疗、基因治疗、IVD领域的应用与挑战，并与现场观众进行了热烈的互动。

雷鸣博士表示：“AI超出了我们经验所理解的界限，比如抗体的亲和力成熟，传统上根据抗原抗体的结合界面的晶体结构来设计突变，但AI推荐的优秀突变很多在这些界面以外，对于人类来说是很难直接跨越到这一步的，远不如AI的效率高。”

沈连军博士表示：“改变一个氨基酸后对T细胞激活的活性变化很大，但要理性分析原理是非常复杂的，原因可能是序列稍微变动会引起动态性质的大幅变化，人要理解这种机理是非常困难的，但在AI的高维理解下可能会给出意想不到的结果。”

李兆忠博士表示：“我就是从理性设计到高通量筛选一步步走来，在这个过程当中费时费力，可能两三年都无法找到一个好的突变体，而目前AI的应用可以降低我们的成本，为我们研发插上了翅膀”。

答亮博士表示：“高通量筛选就像拆盲盒一样，很难所有的性能都达到我们的要求，而AI可以做到彼此兼顾，给出综合性能不错的结果。”

高质量的演讲也带来了高质量的互动。在研讨会的问答环节，现场互动气氛十分热烈，参会者踊跃提问，专家们也细致解答了大家关于AI蛋白质设计与生物药研发的各类疑问。

几个小时‍‍‍‍的讨论转瞬即逝。虽然正式的交流环节已经结束，但那些热情依旧的朋友们在茶歇时选择继续交流，低调而充实的互动为整个研讨会增添了更多价值。

本次AI蛋白质设计生物药研讨会的成功举办，不仅展示了当前领域的最新进展和落地案例，也为未来的发展指明了方向。

未来，随着AI技术的不断进步，我们相信AI蛋白质设计将为生物药相关研发带来更多突破性进展。我们期待在不久的将来，能再次汇聚行业精英，共同见证更多创新成果的诞生，推动生物制造和健康科技的不断突破。