借助人工智能全新设计前所未有的蛋白质
从零开发抗体全球仅三家成功 韩国初创公司Galux在列
“de novo”在拉丁语中意为“前所未有的全新”。这一陌生的表达近年来在新药开发领域备受关注，因为利用人工智能对既不存在的蛋白质进行全新设计的“de novo抗体设计”技术已经出现。de novo抗体设计也是去年诞生3位诺贝尔化学奖得主的“基于人工智能的蛋白质结构预测与设计”领域中的代表性技术。
如果基于人工智能的蛋白质结构预测与设计技术实现商业化，预计新药开发的研究路径将发生根本性变化，这也是全球制药企业纷纷关注这一技术的原因之一。蛋白质结构预测是新药开发早期阶段的一大难题。目前，为了找到适合作为治疗药物的目标蛋白质，仍然需要对大量蛋白质进行随机测试。
据生物产业界等方面17日消息，基于人工智能的蛋白质结构预测与设计领域真正取得实质性成果，是在相对最近的时期。美国制药公司Nabla Bio在去年11月首次公布成功案例，随后在12月，去年的诺贝尔化学奖得主、华盛顿大学教授David Baker与韩国人工智能新药开发初创企业Galux也成功实现了抗体设计。截至目前，在全球范围内，成功实现de novo抗体设计的仅有这3家机构。
虽然仍处于初期研究阶段，但市场前景被普遍看好。根据全球性市场调研机构Global Insight Service（GIS）的数据，基于人工智能的蛋白质结构预测与设计市场预计将从去年的15亿美元增长至2034年的153亿美元，年均复合增长率约为26.1%。
在de novo抗体设计成功的3家机构中占一席之位……国内Galux的成果同样引人注目
在全球范围仍属极为罕见、在韩国国内则是唯一成功实现抗体设计的企业Galux，因此备受关注。Galux起源于首尔大学石次玉教授课题组，并于2020年创立，是一家人工智能新药开发初创企业。目前，该公司以自身技术实力为基础，通过与LG化学、Y-Biologics等制药企业开展战略合作，共同推进新药开发。石教授课题组在CASP、CAPRI等国际竞赛中连续10余年位居前列，在蛋白质领域积累了国际声誉。
Galux的核心技术是其自主开发的蛋白质设计人工智能平台“GaluxDesign”。GaluxDesign不仅仅停留在学习已有数据并寻找相似案例的层面，而是被开发成可让人工智能学习蛋白质折叠及相互作用的物理、化学原理，因此具备数据驱动型人工智能难以实现的高精度和广泛适用性。
这一技术实力在上个月首次实现针对多种靶点的抗体设计，从而验证了其通用性。据悉，所设计的抗体已证实可与PD-L1、HER2、EGFR（S468R）、ACVR2A/B、Fzd7、ALK7等治疗靶点发生结合。
其中，针对PD-L1靶点的抗体即便与已商业化的抗体治疗药物阿替利珠单抗相比，也被确认具有类似功能。在迄今公布的基于人工智能的抗体设计案例中，该抗体展现出最高的结合亲和力，同时在热稳定性、生产性和活性等方面也表现出优异结果。
针对结构信息尚未被揭示的靶点ALK7所进行的抗体设计同样引人关注。ALK7是一种与肥胖及代谢性疾病相关的受体。通过利用GaluxDesign预测ALK7的结构，并设计出可特异性结合该靶点的抗体，展示出今后在针对尚未通过实验确认结构的靶点开发抗体治疗药物方面的有效应用潜力。
Galux今后计划通过扩大与全球制药企业的合作，进一步推进基于人工智能的蛋白质结构设计技术的应用。Galux相关负责人表示：“我们认为，通过在基于人工智能的新药开发早期阶段进行蛋白质发掘与设计，可以从根本上提升整个开发流程的效率”，并称“希望通过与全球制药企业及各类合作伙伴的协作，为开发高效治疗药物作出贡献”。
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