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导读

• 2024年诺贝尔化学奖授予David Baker等三人，表彰他们在计算蛋白质设计方面的贡献。
• AI技术的应用大幅提升了蛋白质设计的效率和成功率。
• 蛋白质设计服务作为新兴产业，逐渐扩展至合成生物学、酶制剂等领域。

2024年诺贝尔化学奖授予了David Baker等三位科学家，以表彰他们对计算蛋白质设计领域的杰出贡献。传统的蛋白质设计方法既耗时又昂贵，而AI技术的应用极大地提高了研发效率和成功率。得益于此，蛋白质设计服务这一新兴行业迅速崛起，并逐渐向合成生物学、酶制剂等领域扩展。

国内企业天骛科技等凭借丰富的数据资源、研发经验和成功案例，不断提高自身的竞争力。同时，国内药企在ADC、单抗等大分子创新药的研发项目上持续发力，有望为AI蛋白质设计企业带来更多经验和案例。

瑞典当地时间10月9日，2024年诺贝尔化学奖公布，David Baker因在计算蛋白质设计方面的成就获得了半数奖金，另一半奖金则由Alpha Fold2的开发者Demis Hassabis和John Jumper分享。

在生命科学，特别是在创新药物研发领域，蛋白质设计优化是至关重要的一步。传统技术下，由于蛋白质结构复杂，优化过程耗时且成本高昂，成为创新药研发的一大挑战。AI技术的引入彻底改变了这一局面，显著提升了研发效率和成功率。本次获奖的科学家们通过AI技术在蛋白质设计和结构预测方面取得了前所未有的成就。David Baker更是首次使用生成式AI从零开始设计出全新的抗体，这标志着AI在抗体药物研发领域的巨大潜力。

AI技术不仅在技术层面取得突破，还催生了蛋白质设计服务这一新兴产业。除了药物研发，该服务还逐渐渗透到合成生物学、酶制剂等领域，并取得了一些成功的应用案例。

AI技术对蛋白质设计领域产生了深远影响。作为生命的基本单元，蛋白质在药物研发过程中发挥着关键作用。单抗、ADC等大分子药物的研发过程中，需要对蛋白质进行优化调整，以提升其工业生产能力并增强治疗效果。然而，蛋白质结构复杂多变，传统技术依赖专家指导和湿实验验证，耗时且成本高昂。AI技术的介入使蛋白质设计变得更加高效和精准，科学家现在可以通过蛋白质序列预测其结构，并实现更便捷的设计。

“AI技术的出现对蛋白质设计领域带来了革命性的影响。”天骛科技CTO刘灏表示，“它极大地提高了蛋白质结构预测的准确性，并为蛋白质设计开辟了新的可能性。”

AI技术的进步推动了多个领域的技术突破，包括mRNA疫苗、肿瘤药物、合成生物材料和酶制剂等。2024年，DeepMind推出了AlphaFold3，进一步提升了蛋白质结构预测的准确度，特别是在药物设计方面。

AI技术的引入不仅在技术层面取得了显著进展，还开启了蛋白质设计服务这一全新的商业模式。刘灏指出：“传统技术下，蛋白质设计效率低且成本高，企业难以通过此业务实现盈利。AI技术的出现使企业能够以蛋白质设计服务为主业。”

天骛科技通过自主研发的AI蛋白质设计通用大模型AccelProtein，在短短两年内完成了二十多个蛋白质设计项目，成为国内领先的AI蛋白质设计服务提供商。公司主要采用CRO模式，为处于早期研发阶段的蛋白质药物及工具蛋白提供设计优化服务。

“通过提供优化服务，我们既能为企业带来短期收益，又能验证平台的有效性。”刘灏表示。

随着单抗、双抗、ADC等基于蛋白质的药物日益受到青睐，药企的研发项目不断增加，蛋白质设计服务的需求也随之增长。AI蛋白质设计服务在细胞和基因疗法中的工具蛋白设计和优化方面也有巨大的潜力。

尽管当前创新药行业整体处于低谷期，但对于AI蛋白质设计服务企业来说，如何拓展业务并实现稳定增长仍然是一个亟待解决的问题。“药物研发受严格法规约束，需要更长时间的验证，因此我们需要开拓新业务来提高快速变现的能力。”刘灏说。

数据资源、研发经验和成功案例是AI蛋白质设计企业的核心竞争力。在小分子药物领域，国际大药厂积累了大量的实验数据，这些数据是构建AI模型的关键。在蛋白质设计领域，企业也在积极构建自己的数据壁垒。天骛科技在2.8亿条公开数据的基础上，建立了5亿条私有数据集，这为其提供了显著的竞争优势。

此外，持续的研发经验和成功案例也是企业核心竞争力的重要组成部分。天骛科技在交付成功案例方面表现优异，这使其在与下游客户的合作中更具吸引力。

随着国内药企在ADC、单抗等大分子创新药研发上的不断推进，国内AI蛋白质设计企业有望积累更多经验和案例，从而不断增强自身的核心竞争力。