摘要：今天，Nabla Bio发布了其专有人工智能（AI）蛋白质设计系统JAM在从头设计治疗性抗体方面的最新进展。这一系统能够在仅提供靶点蛋白质的氨基酸序列和/或结构的情况下，从头设计高质量的先导抗体。新闻稿指出，这一系统能够在无需实验优化的情况下，设计出与靶点蛋白

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今天，Nabla Bio发布了其专有人工智能（AI）蛋白质设计系统JAM在从头设计治疗性抗体方面的最新进展。这一系统能够在仅提供靶点蛋白质的氨基酸序列和/或结构的情况下，从头设计高质量的先导抗体。新闻稿指出，这一系统能够在无需实验优化的情况下，设计出与靶点蛋白的特定表位精准结合，具备高亲和力和优秀早期开发潜力的治疗性抗体。从抗体设计到重组蛋白质表征的整个过程耗时不足6周。Nabla Bio公司表示，这一系统有望大幅度加速抗体疗法的发现，不仅提高了抗体发现效率，而且为靶向此前难以攻克的靶点提供了新机遇。

今年，诺贝尔化学奖的桂冠被授予给三位在蛋白质结构预测和设计领域取得开创性成就的科学家，这象征着科学界朝着利用AI进行蛋白质设计和药物创新的重大转变。近年来多家生物技术初创公司纷纷涌现，致力于利用AI技术设计全新蛋白或小分子药物。

Nabla Bio公司的JAM系统用于从头设计具有良好亲和力、表位特异性和功能的抗体。今日发布的研究结果显示，针对不同可溶性蛋白靶点，JAM系统具有良好的通用性，发现先导抗体的成功率比传统发现手段高出几个数量级，包括针对一个在蛋白数据库（PDB）中无已知结构的蛋白靶点。

此外，该公司将JAM应用于一组多次跨膜蛋白，这类蛋白通常被认为难以成药。研究结果显示，JAM系统成功从头设计了针对这些靶点的抗体，包括首个针对Claudin-4（CLDN4）和G蛋白偶联受体CXCR7的完全计算设计的结合分子。

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Nabla Bio公司表示，JAM系统可以为抗体药物的发现带来多个突破，包括解锁新的靶点空间，针对紧密连接蛋白，无序蛋白或瞬态稳定复合物等难以可靠地以重组蛋白形式生产的靶点，可通过计算设计抗体提高成功率，并绕开对重组蛋白的需求。 此外，JAM的高成功率可以减少构建文库的规模，缩短实验时间，在加速抗体开发过程的同时降低成本。

Nabla Bio于2021年成立，成立之初便获得了1100万美元的种子资金，并在今年5月完成2600万美元的A轮融资。今年早些时候，该公司宣布与阿斯利康（AstraZeneca）、百时美施贵宝（Bristol Myers Squibb）和武田（Takeda）等大型医药公司达成战略合作。

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参考资料：

[1] De novo design of antibodies enabled by Joint Atomic Modeling. Retrieved November 22, 2024, from https://www.nabla.bio/news/denovo

[2] De novo design of epitope-specific antibodies against soluble and multipass membrane proteins with high specificity, developability, and function. Retrieved November 22, 2024, from https://nabla-public.s3.us-east-1.amazonaws.com/2024_Nabla_JAM_de_novo_antibodies.pdf

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来源：健康知识科普速递