Year: 2025
Type: article
Abstract: 抗体药物凭借其高特异性与靶向性、低毒性和可工程化特性等优势已成为生物医药领域的核心治疗手段，在肿瘤、自身免疫性疾病、感染性疾病预防/治疗、心血管代谢病、眼科疾病等领域获得巨大成功。尽管杂交瘤技术、噬菌体展示技术、酵母展示技术等传统抗体发现技术已成功推动了大量抗体药物的研发与上市，但这些方法存在研发周期长、筛选效率低、对复杂抗原响应能力弱等固有局限。近年来，人工智能技术的飞速发展，尤其是深度学习在蛋白质结构预测和序列建模方面的突破，为抗体药物的设计注入了前所未有的活力。人工智能不仅显著提升了抗体发现的效率，为突发公共卫生事件下抗体药物的研发提供了关键技术支持，更为个体化精准治疗提供了可扩展、可调控的技术支持。本文系统梳理了人工智能在抗体药物设计全流程中的应用，涵盖从序列生成、结构建模到亲和力预测与优化成熟等环节，并探讨了当前挑战与未来发展方向。
Source: Scientia Sinica Vitae
Authors: Qian LI, XiangWanEr JIN, Wu HE, Wei WEI
Institution: National Medical Products Administration
Language: English
Subfield: Radiology, Nuclear Medicine and Imaging
Field: Medicine
Domain: Health Sciences
Open Access status: bronze
OpenAlex ID: W7083298412