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【央视新闻客户端】
10元一块实验板 、2周时间、零样本命中率16% ，这不是科幻 ，而是AI创造的生物技术奇迹！AI制药的拐点，或许已经到来——如果还在用老方法 ，那你可能已经被这场「淘汰赛」边缘化了……
「要推动某一类药物研发 ，往往要多名科学家合作，还要花上好几年 。」
「但如果能借助机器学习 ，直接跳到潜在的解决方案 ，这将极大地拉高全行业上限。」
在采访中，Joshua Meier话锋一转，抛出一个尖锐问题：
如今 ，没有谁能脱离AI去竞争。那么问题来了——
如果你所在的生物科技公司无法接入AI ，会变成什么样子？
在AI主导的时代，这不仅是一个技术挑战 ，更是一场关系到生死存亡的行业级淘汰赛 。
他并非杞人忧天 ，无穴来风 。他是Chai Discovery的联创。这家公司刚刚用AI模型Chai-2，把抗体发现的效果提升了100倍！
持续关注AI进展的Andrew Curran认为：诺奖得主Hassabis预言即将成真！
Chai-2的重磅发布 ，意味着：在今年年底 ，AI设计药物有望进入临床试验 。
抗体最早可追溯至5亿多年前，是一种极其精密的分子识别工具 。
在生物物理与免疫学属性上 ，抗体也极具优势:
到2022年 ，它已占美欧新药批准的一半以上，成为真正的「黄金分子」。
论文链接:https://www.nature.com/articles/s41587-022-01582-x
抗体（Antibody ，Ab）又称免疫球蛋白（Immunoglobulin ，Ig），是一种大型Y形蛋白质，主要由浆细胞分泌 ，被免疫系统用来鉴别与中和外来物质如细菌 、病毒等病原体
过去 ，抗体发现依赖动物免疫 、高通量筛选等方式——周期长、成本高，遇到新靶点时成功率极低 。
近年来 ，分子结构预测与蛋白设计快速进展 ，虽能提升效率，但由于命中率过低 ，仍需要依赖大量实验筛选 。
而Chai-2只需一块不到10元的24孔板 ，命中率高达16%，是过去方法的100倍以上。
以往文献中「de novo」（从头设计）抗体设计成功率常低于0.1% 。
不仅如此 ，在迷你蛋白设计任务中 ，Chai-2同样表现出色，实验验证成功率高达68% ，多次生成皮摩尔级（picomolar）结合物 ，具备极强的实用性 。
在从头设计抗体生成，Chai-2首次实现了「双位数命中率」的历史性成绩！
每个靶点只测试20个设计，Chai-2就能稳稳命中！
这意味着：只需一块24孔板 ，你就能完成一次精准 、高效的抗体发现实验。
曾经要花500万美元 、好几个月的研发 ，现在只需2周时间，AI就能搞定！
无需任何迭代优化或高通量实验室筛选 ，只要2周时间 ，研究人员就能生成分子，并在实验室中进行合成和表征 。
研究人员运用Chai-2针对52个不同靶点 ，各设计了不多于20个抗体或纳米抗体 ，从AI设计到湿实验验证的全流程可在两周内完成 。
Chai-2针对52种抗原的测试结果。蓝色标注的方框代表在≤20个测试设计中至少获得一个有效结合剂的靶点，占全部测试靶点的50%
更关键的是：在蛋白质数据库（Protein Data Bank）中 ，这些靶点均无现成抗体结合物 ，是真正的「零先验」。
即便如此，在50%的靶点中 ，Chai-2仅一轮实验就找到成功结合物 ，且往往具备高亲和力与良好的药物性质 。
Chai-2成功的核心在于多模态生成架构，集成了全原子结构预测和生成模型 。
Chai-2的成功不仅在于命中率，更在于强大的泛化能力。
它标志着一个新时代的到来——分子设计正从「概率碰撞」迈向「原子级精准工程」 。
更快、更准、更智能的分子设计时代 ，已经开启 。
Joshua Meier在多家知名机构从事过工作 ，是少有的横跨计算机和化学的人才。
他踏入生物科技创业的旅程，始于高中时期——年仅16岁 ，在高中实验室里运营起一家真正的生物制药初创公司 。
这段非凡经历甚至登上了《科学美国人》（Scientific American）的报道 ，引发广泛关注 。
在高中阶段，他就已展现出卓越的科研与竞赛能力 ，荣获多项全国顶尖奖项：
少年时期便在科研 、创业与编程三界齐头并进 ，奠定了他日后科技探索之路的非凡起点。
他拥有哈佛大学计算机科学和化学本科双学位 、计算机硕士学位 。
2015年-2018年，在知名的华人科学家张锋（Feng Zhang）实验室 ，他主导开发了一套基于机器学习的可视化平台 ，用于设计CRISPR筛查实验 。之前，他在谷歌等机构从事过软件开发或研究工作。
张锋（Feng Zhang）是全球最具影响力的分子生物学家之一 ，构建了基于CRISPR的大规模筛查技术
2018年 ，他加入OpenAI做过研究员（Research Fellow），开发了大规模生成式模型 。
之后，在Facebook AI ，他负责蛋白质建模平台 ，同时也是「生成式生物学」（generative biology）研究团队的创始成员之一，致力于用生成模型重新定义分子设计方式 。
在这一领域 ，他主导发表了多篇高被引论文 ，在蛋白质设计中，系统性验证了无监督学习的潜力。
2021年 ，他加入Absci ，探索AI用于药物创新的研究。
2024年，他和Jack Dent联合创立了Chai Discovery ，专注于预测和重编程生化分子间的相互作用 。
他们的团队成员来自OpenAI、Meta FAIR 、Stripe和Google X等开创性研究和应用AI公司 。
Chai Discovery的使命是将生物学从科学转变为工程
目前 ，OpenAl 、Thrive Capital和Dimension等顶级机构都已投资下注。
在全原子生成建模方面，Chai-2实现了多项关键突破 。
以其蛋白折叠模块为例：在预测抗体-抗原复合物结构时 ，Chai-2达到实验级精度的频率是前一代Chai-1模型的两倍（见图S1与图S2） 。
针对仅由少量残基定义的结合位点（见图1a） ，Chai-2能够以「零样本」（zero-shot）方式直接生成候选结合物，无需任何已知起始抗体或先验模板。
此外，Chai-2支持多种设计形式 ，包括：scFv抗体片段、VHH单域抗体 、迷你蛋白结合物（minibinders）等 。
而且可在同一提示中 ，输入多个靶点，生成具备定制化交叉反应性与选择性的蛋白质序列 。
不同任务 ，不同靶点 ，Chai-2一套模型全搞定。
无需调参 、无须模板——它直接生成适配不同结构的抗体或迷你蛋白 。
真正实现：泛化强、可扩展 、一次建模，多点开花 。
下图1(a)展示了Chai-2的流程5大步骤：
图1(b)和图1(c)详细展示了不同设计模式下的成功率：
在迷你蛋白结合体（minibinder）设计任务中 ，Chai-2展现出目前最好的实验性能。
（a）展示了不同模型设计迷你蛋白的实验命中率对比 。浅蓝色 、深蓝色、灰色区域分别表示早期原型模型Chai-1d 、最终版Chai-2 、文献中报告的对照数据 。
（b）所有实验验证为阳性的结合体 ，其结合亲和力（KD）的分布图。
（c）在结构设计难度极高的TNFα靶点上，成功识别出的结合体示意。
（d）Chai-2所设计的微型结合体的三维结构预测结果 ，并附有相应的KD数值 。
Chai-2模型在抗体设计领域取得了显著进展 ，其成果不仅体现在高成功率上，更在于其设计的新颖性和多样性 ，见下图3 。
结果表明 ，Chai-2生成的抗体在结构和序列上都具有高度的独特性，并非简单地复制现有设计。
这意味着Chai-2能够真正实现从头设计，为新药研发带来更多可能性 。
Chai-2还可引导完成关键抗体工程任务 ，如下图4所示 。
论文链接： https://chaiassets.com/chai-2/paper/technical_report.pdf
https://x.com/AndrewCurran_/status/1939742810368090628
https://www.youtube.com/watch?v=pHDw4PxmtdE
https://www.businesswire.com/news/home/20250630307418/en/Chai-Discovery-Unveils-Chai-2-Breakthrough-Achieving-Fully-De-Novo-Antibody-Design-With-AI
https://www.chaidiscovery.com/news/introducing-chai-2
https://chaiassets.com/chai-2/paper/technical_report.pdf
本文来自微信公众号“新智元 ” ，作者：KingHZ ，36氪经授权发布。
该文观点仅代表作者本人 ，36氪平台仅提供信息存储空间服务 。
聚焦全球优秀创业者 ，项目融资率接近97%，领跑行业
10元一块实验板、2周时间、零样本命中率16% ，这不是科幻 ，而是AI创造的生物技术奇迹！AI制药的拐点，或许已经到来——如果还在用老方法 ，那你可能已经被这场「淘汰赛」边缘化了……
「要推动某一类药物研发 ，往往要多名科学家合作，还要花上好几年 。」
「但如果能借助机器学习 ，直接跳到潜在的解决方案 ，这将极大地拉高全行业上限。」
在采访中，Joshua Meier话锋一转，抛出一个尖锐问题：
如今 ，没有谁能脱离AI去竞争 。那么问题来了——
如果你所在的生物科技公司无法接入AI ，会变成什么样子？
在AI主导的时代，这不仅是一个技术挑战 ，更是一场关系到生死存亡的行业级淘汰赛 。
他并非杞人忧天 ，无穴来风。他是Chai Discovery的联创 。这家公司刚刚用AI模型Chai-2，把抗体发现的效果提升了100倍！
持续关注AI进展的Andrew Curran认为：诺奖得主Hassabis预言即将成真！
Chai-2的重磅发布 ，意味着：在今年年底 ，AI设计药物有望进入临床试验 。
抗体最早可追溯至5亿多年前，是一种极其精密的分子识别工具。
在生物物理与免疫学属性上 ，抗体也极具优势:
到2022年 ，它已占美欧新药批准的一半以上，成为真正的「黄金分子」。
论文链接:https://www.nature.com/articles/s41587-022-01582-x
抗体（Antibody ，Ab）又称免疫球蛋白（Immunoglobulin ，Ig），是一种大型Y形蛋白质，主要由浆细胞分泌 ，被免疫系统用来鉴别与中和外来物质如细菌 、病毒等病原体
过去 ，抗体发现依赖动物免疫 、高通量筛选等方式——周期长、成本高，遇到新靶点时成功率极低 。
近年来 ，分子结构预测与蛋白设计快速进展 ，虽能提升效率，但由于命中率过低 ，仍需要依赖大量实验筛选 。
而Chai-2只需一块不到10元的24孔板 ，命中率高达16%，是过去方法的100倍以上。
以往文献中「de novo」（从头设计）抗体设计成功率常低于0.1% 。
不仅如此 ，在迷你蛋白设计任务中 ，Chai-2同样表现出色，实验验证成功率高达68% ，多次生成皮摩尔级（picomolar）结合物 ，具备极强的实用性 。
在从头设计抗体生成，Chai-2首次实现了「双位数命中率」的历史性成绩！
每个靶点只测试20个设计，Chai-2就能稳稳命中！
这意味着：只需一块24孔板 ，你就能完成一次精准 、高效的抗体发现实验。
曾经要花500万美元 、好几个月的研发 ，现在只需2周时间，AI就能搞定！
无需任何迭代优化或高通量实验室筛选 ，只要2周时间 ，研究人员就能生成分子，并在实验室中进行合成和表征 。
研究人员运用Chai-2针对52个不同靶点 ，各设计了不多于20个抗体或纳米抗体 ，从AI设计到湿实验验证的全流程可在两周内完成 。
Chai-2针对52种抗原的测试结果。蓝色标注的方框代表在≤20个测试设计中至少获得一个有效结合剂的靶点，占全部测试靶点的50%
更关键的是：在蛋白质数据库（Protein Data Bank）中 ，这些靶点均无现成抗体结合物 ，是真正的「零先验」 。
即便如此，在50%的靶点中 ，Chai-2仅一轮实验就找到成功结合物 ，且往往具备高亲和力与良好的药物性质 。
Chai-2成功的核心在于多模态生成架构，集成了全原子结构预测和生成模型。
Chai-2的成功不仅在于命中率，更在于强大的泛化能力 。
它标志着一个新时代的到来——分子设计正从「概率碰撞」迈向「原子级精准工程」 。
更快、更准 、更智能的分子设计时代 ，已经开启。
Joshua Meier在多家知名机构从事过工作 ，是少有的横跨计算机和化学的人才。
他踏入生物科技创业的旅程，始于高中时期——年仅16岁 ，在高中实验室里运营起一家真正的生物制药初创公司 。
这段非凡经历甚至登上了《科学美国人》（Scientific American）的报道 ，引发广泛关注 。
在高中阶段，他就已展现出卓越的科研与竞赛能力 ，荣获多项全国顶尖奖项：
少年时期便在科研 、创业与编程三界齐头并进 ，奠定了他日后科技探索之路的非凡起点。
他拥有哈佛大学计算机科学和化学本科双学位、计算机硕士学位 。
2015年-2018年，在知名的华人科学家张锋（Feng Zhang）实验室 ，他主导开发了一套基于机器学习的可视化平台 ，用于设计CRISPR筛查实验 。之前，他在谷歌等机构从事过软件开发或研究工作。
张锋（Feng Zhang）是全球最具影响力的分子生物学家之一 ，构建了基于CRISPR的大规模筛查技术
2018年 ，他加入OpenAI做过研究员（Research Fellow），开发了大规模生成式模型 。
之后，在Facebook AI ，他负责蛋白质建模平台 ，同时也是「生成式生物学」（generative biology）研究团队的创始成员之一，致力于用生成模型重新定义分子设计方式 。
在这一领域 ，他主导发表了多篇高被引论文 ，在蛋白质设计中，系统性验证了无监督学习的潜力。
2021年 ，他加入Absci ，探索AI用于药物创新的研究 。
2024年，他和Jack Dent联合创立了Chai Discovery ，专注于预测和重编程生化分子间的相互作用 。
他们的团队成员来自OpenAI 、Meta FAIR 、Stripe和Google X等开创性研究和应用AI公司。
Chai Discovery的使命是将生物学从科学转变为工程
目前 ，OpenAl、Thrive Capital和Dimension等顶级机构都已投资下注 。
在全原子生成建模方面，Chai-2实现了多项关键突破 。
以其蛋白折叠模块为例：在预测抗体-抗原复合物结构时 ，Chai-2达到实验级精度的频率是前一代Chai-1模型的两倍（见图S1与图S2）。
针对仅由少量残基定义的结合位点（见图1a） ，Chai-2能够以「零样本」（zero-shot）方式直接生成候选结合物，无需任何已知起始抗体或先验模板。
此外，Chai-2支持多种设计形式 ，包括：scFv抗体片段 、VHH单域抗体 、迷你蛋白结合物（minibinders）等 。
而且可在同一提示中 ，输入多个靶点，生成具备定制化交叉反应性与选择性的蛋白质序列 。
不同任务 ，不同靶点 ，Chai-2一套模型全搞定。
无需调参、无须模板——它直接生成适配不同结构的抗体或迷你蛋白 。
真正实现：泛化强、可扩展 、一次建模，多点开花 。
下图1(a)展示了Chai-2的流程5大步骤：
图1(b)和图1(c)详细展示了不同设计模式下的成功率：
在迷你蛋白结合体（minibinder）设计任务中 ，Chai-2展现出目前最好的实验性能。
（a）展示了不同模型设计迷你蛋白的实验命中率对比 。浅蓝色 、深蓝色、灰色区域分别表示早期原型模型Chai-1d 、最终版Chai-2 、文献中报告的对照数据 。
（b）所有实验验证为阳性的结合体 ，其结合亲和力（KD）的分布图。
（c）在结构设计难度极高的TNFα靶点上，成功识别出的结合体示意 。
（d）Chai-2所设计的微型结合体的三维结构预测结果 ，并附有相应的KD数值 。
Chai-2模型在抗体设计领域取得了显著进展 ，其成果不仅体现在高成功率上，更在于其设计的新颖性和多样性 ，见下图3。
结果表明 ，Chai-2生成的抗体在结构和序列上都具有高度的独特性，并非简单地复制现有设计 。
这意味着Chai-2能够真正实现从头设计，为新药研发带来更多可能性 。
Chai-2还可引导完成关键抗体工程任务 ，如下图4所示。
论文链接： https://chaiassets.com/chai-2/paper/technical_report.pdf
https://x.com/AndrewCurran_/status/1939742810368090628
https://www.youtube.com/watch?v=pHDw4PxmtdE
https://www.businesswire.com/news/home/20250630307418/en/Chai-Discovery-Unveils-Chai-2-Breakthrough-Achieving-Fully-De-Novo-Antibody-Design-With-AI
https://www.chaidiscovery.com/news/introducing-chai-2
https://chaiassets.com/chai-2/paper/technical_report.pdf
本文来自微信公众号“新智元 ” ，作者：KingHZ ，36氪经授权发布。
