人工智能在药物研发领域再掀波澜!Chai Discovery近日推出全新AI模型Chai-2，以其在分子设计领域的突破性技术引发广泛关注。Chai-2实现了零样本抗体设计，成功率高达16%-20%，较传统方法提升超百倍，药物研发周期从数月甚至数年缩短至仅两周。
零样本抗体设计，突破传统瓶颈
Chai-2是Chai Discovery开发的多模态生成式AI模型，专注于分子结构的预测与设计。相较于传统抗体发现方法，如动物免疫或高通量筛选，Chai-2无需依赖现有抗体模板或大规模实验筛选，仅通过目标抗原和表位信息即可从零设计抗体的互补决定区（CDR）。在对52个全新抗原靶点的测试中，Chai-2在仅测试20个设计的情况下，成功率为16%-20%，50%的靶点至少获得一个有效结合物，远超传统AI方法的0.1%成功率。
图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney
两周完成从设计到验证
Chai-2的另一个亮点是其高效性。传统抗体药物的研发通常需要数月至数年，而Chai-2通过全原子结构预测与生成式建模的结合，将分子生成、合成和表征的完整周期压缩至两周。在一项案例中，Chai-2仅用数小时便解决了传统研发耗资超500万美元的抗体设计难题，展现了其在效率和成本上的巨大优势。
多模态应用，拓展药物设计边界
Chai-2不仅局限于抗体设计，还支持单链抗体（scFv）、纳米抗体(VHH)以及微型蛋白等多种形式的设计。在微型蛋白结合物设计中，Chai-2的实验室验证命中率高达68%，结合亲和力达到皮摩尔级。此外，Chai-2生成的抗体具有优异的药物特性，如高特异性、纳米摩尔级亲和力及良好的可开发性，为快速转化为治疗性应用奠定了基础。
行业影响与未来展望
Chai-2的发布标志着药物研发从经验性探索向确定性分子工程的转变。业内专家认为，Chai-2的高成功率和广谱适用性为攻克传统“不可成药”靶点提供了可能，特别是在抗体-药物偶联物、双特异性抗体等复杂治疗形式中潜力巨大。Chai Discovery计划通过其“负责任部署政策”向学术界和行业伙伴开放Chai-2访问权限，优先支持对人类健康和社会有益的项目。
AIbase认为，Chai-2的突破不仅是AI在药物研发领域的里程碑，更预示着生物学从科学向工程化的转型。未来，随着Chai-2在制造可行性、药代动力学等领域的进一步优化，AI驱动的药物研发有望实现“一次设计即成”的目标，为癌症、自身免疫疾病及感染性疾病等领域带来革命性进展。
