文章摘要
【关 键 词】 AI、生物制药、抗体设计、药物开发、技术革命
Chai Discovery的AI模型Chai-2在抗体设计领域取得了突破性进展，将成功率从0.1%提升至16%，并且实现了零样本生成。这一成就不仅标志着技术上的奇迹，更预示着生物医药领域的范式革命。Chai-2的出现，使得抗体设计不再依赖于传统的实验室试错方法，而是通过AI生成模型实现高效设计。这一技术的核心在于其能够生成与目标蛋白结合的分子，并且生成的3D结构误差小于一个原子，展现了极高的精度。
Chai Discovery的联合创始人Josh Meier和Jack Dent认为，AI药物设计的突破得益于结构预测、蛋白质折叠技术的进步，以及扩散模型和大型语言模型的应用。他们强调，AI不仅提升了药物设计的效率，更改变了科学方法，使得生物科技从“科学”转向“工程”。Chai-2模型的工作原理类似于图像生成模型Midjourney，通过输入目标蛋白的信息，生成与之结合的分子序列和3D结构。这种“锁与钥匙”的设计理念，使得AI能够在原子级别上精确设计分子。
Chai-2的成功还体现在其真正的“零样本”能力上。模型在未见过的测试靶点上表现稳定，成功率几乎没有下降，这表明模型能够泛化到全新的领域。这一突破使得AI能够在短时间内生成可用的抗体，极大地缩短了药物开发周期。Chai团队认为，未来5到10年内，AI将能够发现全新的分子，解锁新的靶点，为患者带来前所未有的治疗手段。
尽管AI设计的抗体已经取得了显著成果，但仍需通过大量实验验证其毒性、药代动力学和制造成本。Chai团队正在扩大团队规模，致力于将AI输出的“抗体初稿”转化为真正的候选药物，并实现“零样本”生成完整药物分子。这一目标一旦实现，将彻底改变药物开发的流程，使得药物设计从“发现”转向“制造”。
Chai Discovery的愿景是让生物学从“科学”变为“工程”，通过强大的通用AI平台，推动生物医药领域的创新。未来，最强的抗体工程师可能不再是传统生物学博士，而是“分子提示词工程师”。AI不仅改变了药物设计的技术，更改变了行业的观念和流程。尽管面临技术和流程上的挑战，AI药物设计的潜力已经得到了广泛认可，未来有望在临床和实验室中发挥更大的作用。
原文和模型
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【原文作者】 新智元
【摘要模型】 deepseek-v3
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