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生物医药:Chai-2模型发布掀起“AI抗体设计”风暴

生物医药:Chai-2模型发布掀起“AI抗体设计”风暴

研报

生物医药:Chai-2模型发布掀起“AI抗体设计”风暴

  2025年6月30日,OpenAI支持的ChaiDiscovery推出Chai-2,这款多模态生成模型展现出强大的抗体设计能力。Chai-2能够在不依赖现有抗体或高通量筛选的情况下,完全零样本生成抗体,实现了两位数的成功率,较传统方法提高了100倍。将原本需要几个月时间的抗体从头设计工作压缩至两周以内,显著加速药物发现的进程。   随着计算机算力和深度学习技术的迅速发展,尤其是生成式语言模型(如GPT系列)和表征式语言模型(如BERT系列)的出现,为抗体设计与优化提供了更为强大和高效的工具。同时,既往的抗体文库测序工作积累了大量序列数据。这些模型通过自监督学习大量抗体序列数据,挖掘潜在的抗体进化信息和共性特征,使得利用语言模型指导实验方法进行抗体开发成为可能。   随着语言模型辅助人工智能抗体设计与优化领域相关研究进展,出现大量有价值的研究成果。Bai和Chungyoun等提出抗体预训练语言模型构建、抗体序列生成以抗体三维结构预测为该领域的3个重要研究任务。
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  • 生物制品
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  • 发布机构:

    智慧芽信息科技(苏州)

  • 发布日期:

    2025-09-30

  • 页数:

    27页

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  2025年6月30日,OpenAI支持的ChaiDiscovery推出Chai-2,这款多模态生成模型展现出强大的抗体设计能力。Chai-2能够在不依赖现有抗体或高通量筛选的情况下,完全零样本生成抗体,实现了两位数的成功率,较传统方法提高了100倍。将原本需要几个月时间的抗体从头设计工作压缩至两周以内,显著加速药物发现的进程。

  随着计算机算力和深度学习技术的迅速发展,尤其是生成式语言模型(如GPT系列)和表征式语言模型(如BERT系列)的出现,为抗体设计与优化提供了更为强大和高效的工具。同时,既往的抗体文库测序工作积累了大量序列数据。这些模型通过自监督学习大量抗体序列数据,挖掘潜在的抗体进化信息和共性特征,使得利用语言模型指导实验方法进行抗体开发成为可能。

  随着语言模型辅助人工智能抗体设计与优化领域相关研究进展,出现大量有价值的研究成果。Bai和Chungyoun等提出抗体预训练语言模型构建、抗体序列生成以抗体三维结构预测为该领域的3个重要研究任务。

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