人工智慧加速抗體藥物開發，生成數據以輔助抗體設計與快速迭代優化

隨著生物製藥技術的進步，抗體設計方法也不斷革新。傳統上，治療性抗體的發現需要經過大量候選抗體的篩選，這些候選抗體通常是通過免疫動物或噬菌體表現技術來產生的，然後對其進行優化以滿足開發成為藥物所需的多種特性。然而，這個過程既耗時又複雜，有時甚至無法產生具有所需特性的抗體。

如今，人工智慧（AI）技術的進步，為加速和改善抗體設計過程帶來希望。多家生物技術公司應運而生，致力於將機器學習方法與實驗室技術互相整合，既生成數據以輔助抗體設計，也能分析候選抗體並進行快速的迭代優化。在過去的一年裡，這些新創生技公司吸引越來越多的大型製藥公司與其合作，共同開發下一代抗體藥物。

AI-Designed Antibodies: A Revolution in Antibody Drug Discovery（基因線上國際版） AI-Driven Breakthroughs in Drug Discovery and Treatment Optimization（基因線上國際版）

生技公司 AI 抗體設計平台結合製藥公司生物製劑專業知識，加速新型抗體療法開發

去年年底（2023 年 12 月），阿斯特捷利康（AstraZeneca）和艾伯維（AbbVie）分別與 Absci 和 BigHat Biosciences 簽署價值超過 2 億美元的合作協議。這些合作期望能將生技公司利用 AI 的抗體設計平台與製藥公司在生物製劑方面的專業知識相結合，以加速新型抗體療法的開發。

例如，阿斯特捷利康與 Absci 的合作目標是針對特定的腫瘤標靶，利用 Absci 的整合藥物創建平台（Integrated Drug Creation platform）來優化抗體候選物。Absci 的平台結合實驗室分析以訓練機器學習模型、使用生成式 AI 工具進行抗體設計，以及驗證候選抗體的實驗室基礎設施。在這項協議下，阿斯特捷利康可能會支付 Absci 高達 2.47 億美元的費用，這包括未公開的首付款、研究與開發資金，以及銷售成果產品的里程碑付款和權利金。

同樣地，艾伯維與 BigHat Biosciences 的合作重點則是在腫瘤學和神經科學應用領域內，利用 BigHat 的 Milliner 平台來開發下一代抗體療法。這項協議可能價值達到 3.55 億美元，其中包括 3,000 萬美元的首付款及未來的研發里程碑付款。

從頭設計抗體與擴散模型的應用

儘管這些合作主要集中在加速既有的抗體設計方法上，但業界對於 AI 更具變革性的應用 — 從頭設計新抗體的期望不斷提升。2024 年 3 月，領域先驅大衛·貝克（David Baker）領導的小組首次公開報告使用 AI 工具進行從頭設計抗體的研究，並於一個月後，由貝克共同創辦的 AI 專注生物技術公司 Xaira 進入市場，並獲得超過 10 億美元的資金，成為史上第二大的生物技術新創公司。類似的，Flagship Pioneering 於 2018 年成立的 Generate:Biomedicines 公司，至今已籌集近 7.5 億美元的資金，並計劃利用一類稱為擴散模型（diffusion models）的生成性 AI 工具來設計下一代生物製劑。

生物製藥巨頭紛至沓來，與這些致力於 AI 應用於抗體設計的公司建立合作關係，也顯示出抗體設計的 AI 驅動的新時代已然來臨。隨著這些合作的深入，未來 AI 在抗體設計和生物製劑開發中的角色將更加重要，並可能帶來更具創新性和有效性的治療方案。

賽諾菲與 BioMap 合作，更廣泛應用 AI 模型進行生物製劑設計開發

2023 年 10 月，賽諾菲（Sanofi）與 BioMap 宣布一項可能價值超過 10 億美元的合作計劃，兩家公司將聯手開發用於生物療法發現的 AI 模型。BioMap 是一家總部位於加利福尼亞的公司，成立於 2020 年，專注於使用 AI 平台來進行藥物發現。此次合作的目的是利用 Sanofi 在生物製劑工程和開發方面的經驗，結合 BioMap 的 xTrimo 系列模型，以實現生物療法設計和優化。

在這項協議中，BioMap 獲得來自 Sanofi 的 1,000 萬美元首付款，並有資格獲得超過 10 億美元的模型開發里程碑付款，以及與產品相關的研發和銷售里程碑付款。這樣的合作不僅專注於特定目標的抗體候選物，還涉及更廣泛的生物製劑設計和開發。AI 在此領域的應用，為生物技術和製藥產業帶來巨大的機遇，也凸顯出新技術在藥物開發中的影響力正不斷提升。

AI 驅動的抗體設計不僅正在加速藥物發現的過程，還將為生物製劑開發帶來前所未有的創新和效率。隨著各大生物技術公司和製藥巨頭的合作不斷深入，未來的藥物設計過程可能會被徹底改變。這些合約顯示出 AI 如何成為加速抗體設計過程的重要工具，也揭示在不久的將來，AI 在生物製劑設計中的應用將更為普遍且具變革性。從抗體設計到生物療法開發，AI 技術的應用正在打開一個新的時代，帶來更高效、更精準的治療方案，造福全球患者。

參考資料：
https://www.nature.com/articles/d43747-024-00030-w

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