在现代医学中，抗体药物就像“精准制导导弹”，它们能够准确识别和攻击癌细胞、病毒或其他病原体，为无数患者带来了希望。然而，要找到一种能精准命中目标的抗体，却比大海捞针还难：传统研发中，科学家往往要花上好几个月、甚至数年，筛选成百万上千万种不同的分子，成功率却往往不到千分之一。
在这个背景下，Chai-2的出现，让这一切有了颠覆性的改变。它是由一家叫Chai Discovery的初创公司开发的 AI 大模型，被称为“抗体生成界的革命者”。
什么是 Chai-2？
Chai-2 是一种由人工智能驱动的大型分子设计模型，它的任务是帮助科学家从零开始创造出能够精准结合疾病靶点的抗体分子。简单来说，以前设计抗体需要大量试验和运气成分，而 Chai-2 就像一个超级聪明的分子设计师，它可以根据疾病相关蛋白的形状和特点，直接“写出”新的抗体蓝图。
和传统方法不同，Chai-2 不依赖任何现成的抗体模板或已知序列，它能在没有参考样本的情况下独立完成设计工作。这种能力在业内被称为零样本设计，意味着即便是过去从未见过的新病毒、新突变或特殊蛋白，Chai-2 也有能力快速生成可能有效的抗体分子。
它的应用不仅限于常规抗体，还能设计纳米抗体、单链抗体、微型蛋白等多种形式的分子，用于不同的疾病治疗需求。
Chai-2 是怎么来的？
Chai Discovery 的诞生可以说是一场“跨界高手组团”的故事。
公司的联合创始人 Joshua Meier 是 AI 和生物学交叉领域的佼佼者。早在 OpenAI，他就研究过大模型如何生成语言和图像；之后在 Meta 的人工智能实验室（FAIR），他带领团队尝试用 AI 设计蛋白质。后来他又加入了一家生物医药公司 Absci，把 AI 用于实际药物开发。这些经历让他看到了 AI 在药物设计上的巨大潜力。
2024 年，他与 Jack Dent 共同创立 Chai Discovery，集结了一批来自 OpenAI、Meta、Google X 等顶尖科技公司的工程师和生物学家。他们有一个大胆的梦想：让 AI 不只是帮助我们“筛选”抗体，而是直接设计抗体，一次就能搞定，像写代码一样写出药物分子。
于是，Chai-2 诞生了。
Chai-2 有什么厉害之处？
零样本抗体设计
传统抗体设计，需要先有类似抗体的模板或已知的结构作参考。但 Chai-2 不需要，它可以仅凭一个全新的靶点的信息（比如一个病毒表面的蛋白质），就从零开始设计出能与之结合的抗体。
在实验中，研究人员用 Chai-2 对 52 个全新靶点进行了测试。每个靶点只生成并实验测试大约 20 个抗体，结果成功率竟然高达16%-20%，而且一半的靶点都至少找到了一种有效抗体。这是什么概念？传统方法可能要测试成千上万个分子才能碰到一个命中的！Chai-2 的成功率比传统技术提高了百倍以上。
速度快、成本低
以前，抗体设计可能需要几个月甚至几年，花费上百万美元。Chai-2 把整个过程压缩到两周内完成，有时只需要几小时设计，几天实验验证。一些原本需要 500 万美元才能解决的问题，Chai-2 几小时就能搞定。
不仅是抗体，更是全能分子设计师
Chai-2 不只会设计普通抗体，还能设计纳米抗体、单链抗体、微型蛋白等，适应不同的药物开发需求。而且它设计出来的分子结构新颖，不是简单地拼拼凑凑或小修小改，而是创造出了全新的“分子蓝图”。
类似的 AI 抗体设计项目还有哪些？
除了 Chai-2，近两年还有几家机构也在用 AI 改写抗体设计的规则：
🌟Absci
这家公司用 AI 设计出全新 HER2 抗体和针对 HIV 的广谱抗体，不靠模板，直接让 AI 从零生成，并在实验中成功验证了抗体功能。他们最大的优势是配备超强实验平台，每周能测试数百万种分子。
🌟Generate Biomedicines
这家公司用 AI 生成新蛋白质，结合了扩散模型等先进技术。他们的一些 AI 设计蛋白质已推进到临床前研究阶段，并和制药巨头合作开发新药。
🌟Nabla Bio
Nabla 的 AI 系统专攻难搞的靶点，比如 GPCR 跨膜蛋白。他们用 AI 设计出能结合并激活受体的抗体，在过去这是几乎不可能完成的任务。
Chai-2 与它们相比有什么特点和优势？
相比这些同行，Chai-2 有以下显著优势：
✅更高的零样本成功率
Chai-2 在面对新靶点时，每设计 20 个候选抗体就有 16%-20% 的成功率，这是目前公开报道中最突出的水平，大大减少实验工作量。
✅结构 + 序列的双模态设计能力
Chai-2 不只是生成序列，还同时考虑抗体与靶标的三维结构，设计出的分子更符合实际结合需求，真正做到“原子级别的精确设计”。
✅一次设计即接近成药品质
Chai-2 设计出来的抗体往往亲和力高、特异性好、易于开发（低聚集、低非特异结合），减少后期改造优化的负担。
✅闭环体系驱动的快速迭代
Chai 团队具备从 AI 设计到实验验证的完整能力，不需要外包给第三方实验室，这让他们模型迭代更快、验证效率更高。
AI 会成为药物设计的未来吗？
Chai-2 和类似项目的成功，正在把药物设计从“碰运气”变成“理性工程”。AI 让我们第一次看到，有可能用计算机从零起步、快速精准地设计出复杂分子。
当然，这只是开始。未来 AI 还需要继续改进，比如确保设计出来的抗体在临床上长期安全有效。但可以肯定的是，我们正在进入一个“AI 一键出药”的新纪元。也许在不久的将来，当新病毒、新疾病出现时，我们可以在几天内就设计出针对性的药物，不再像过去那样被动等待。
Let's Make AGI Real 
留下评论