今天，Nabla Bio發布了其專有人工智能（AI）蛋白質設計系統JAM在從頭設計治療性抗體方面的最新進展。這一系統能夠在僅提供靶點蛋白質的氨基酸序列和/或結構的情況下，從頭設計高質量的先導抗體。新聞稿指出，這一系統能夠在無需實驗優化的情況下，設計出與靶點蛋白的特定表位精準結合，具備高親和力和優秀早期開發潛力的治療性抗體。從抗體設計到重組蛋白質表征的整個過程耗時不足6周。Nabla Bio公司表示，這一系統有望大幅度加速抗體療法的發現，不僅提高了抗體發現效率，而且為靶向此前難以攻克的靶點提供了新機遇。今年，諾貝爾化學獎的桂冠被授予給三位在蛋白質結構預測和設計領域取得開創性成就的科學家，這象征著科學界朝著利用AI進行蛋白質設計和藥物創新的重大轉變。近年來多家生物技術初創公司紛紛涌現，致力于利用AI技術設計全新蛋白或小分子藥物。Nabla Bio公司的JAM系統用于從頭設計具有良好親和力、表位特異性和功能的抗體。今日發布的研究結果顯示，針對不同可溶性蛋白靶點，JAM系統具有良好的通用性，發現先導抗體的成功率比傳統發現手段高出幾個數量級，包括針對一個在蛋白數據庫（PDB）中無已知結構的蛋白靶點。此外，該公司將JAM應用于一組多次跨膜蛋白，這類蛋白通常被認為難以成藥。研究結果顯示，JAM系統成功從頭設計了針對這些靶點的抗體，包括首個針對Claudin-4（CLDN4）和G蛋白偶聯受體CXCR7的完全計算設計的結合分子。Nabla Bio公司表示，JAM系統可以為抗體藥物的發現帶來多個突破，包括解鎖新的靶點空間，針對緊密連接蛋白，無序蛋白或瞬態穩定復合物等難以可靠地以重組蛋白形式生產的靶點，可通過計算設計抗體提高成功率，并繞開對重組蛋白的需求。此外，JAM的高成功率可以減少構建文庫的規模，縮短實驗時間，在加速抗體開發過程的同時降低成本。Nabla Bio于2021年成立，成立之初便獲得了1100萬美元的種子資金，并在今年5月完成2600萬美元的A輪融資。今年早些時候，該公司宣布與阿斯利康（AstraZeneca）、百時美施貴寶（Bristol Myers Squibb）和武田（Takeda）等大型醫藥公司達成戰略合作。
