摘要：Science杂志上报道了研究者应用人工智能（AI）实现靶向 G蛋白偶联受体 （GPCR）设计、筛选与优化的最新成果，并首次报道了一系列具有 CXCR7抗体激动 活性的抗体。

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AI缩放术破解GPCR困局：千倍速筛出数万“药”匙

整理：Sonia

2025年5月12日，在

这意味着“未来或许可以人为开闭GPCR，从而控制细胞生物学和疾病状态”。大数据时代，AI用于药物设计的蓝图正缓缓铺开。医学界特整理文章精华内容，提供前沿思路。

图1 成果发表于

靶向GPCR抗体的开发困境：

难以击中的高价值靶标

GPCR家族庞大，扮演在细胞内外传递化学信息的重要角色。GPCR药物是临床应用最广泛的药物类别之一，涵盖心血管疾病、神经系统疾病、呼吸系统疾病、代谢疾病等多个领域，常见的β受体阻滞剂、血管紧张素受体拮抗剂（ARBs）、H2受体拮抗剂、GLP-1受体激动剂等，其作用靶点均属于GPCR家族。

尽管如此，由于GCRP家族庞大、构象动态变化，靶向GPCR的抗体开发依然进展相对缓慢。

表1 部分抗GCRP抗体

由此可见，靶向GPCR的抗体开发具有潜在的巨大临床价值和经济价值。

AI算法破局GPCR抗体设计筛选：

千倍速筛出稀有抗体

研究人员近期报道了一个令人兴奋的信息：他们的新AI在几个月内就产生了数十种靶向GPCR的候选抗体。

此次借用了一种称为“测试时间缩放”的想法，这是OpenAI为其大型语言模型ChatGPT开发的推理和迭代过程。通过这种算法，其AI设计了数以万计的GPCR结合抗体。其中数十种药物的“亲和力”可与需要数年时间开发的现有抗体药物媲美。

图2 AI设计的抗体（橙色）与细胞膜蛋白（绿色）的细胞外部分结合

随后的测试研究中，出现了AI设计的抗体的“第一次”：某种抗体可以打开细胞膜信号传导，而不是阻断。

在测试CXCR7抗体时，研究者发现：虽然大多数设计如预期抑制受体活性，但有两个抗体呈现稀有的受体激活能力。这是首个报道的CXCR7抗体激动剂激动剂。

用1个稀有激活剂抗体作为“引导”，研究者应用AI生成了相似的优化设计，无需重新训练模型，该方法成功产生700+个CXCR7结合抗体，其中348个显示激活功能，且激活剂性能甚至比肩CXCR7自然配体（进化耗时4亿年优化的结果）。

这意味一个惊人的含义，即在未来，或许可以通过药物控制GPCR的打开或关闭，实现控制细胞生物学和疾病状态。

AI布局抗体设计与筛选：缓缓铺开的蓝图

抗体在制药行业具有核心竞争力。但设计抗体的工作十分复杂，候选药物通常会经过多轮改进，以确保它们具有成熟药物的所有特性。

AI代表了一种加快发现过程的方法，正在被加速用于抗体药物开发。

今年2月，有研究者报告了AI辅助发现与所有毒株共有的流感蛋白结合的抗体，这一成就可能为通用流感药物开辟道路。该团队还报告了阻断艰难梭菌产生的强效毒素的抗体，这是一种常见且致命的医院获得性感染。

去年，有研究者报告了一种能够与所有HIV毒株上称为“破火山口区域”的蛋白质靶标结合的抗体，这意味着它可能导致一种针对HIV的通用抗体药物。

参考文献：

[1]https://www.science.org/content/article/ai-conjures-potential-new-antibody-drugs-matter-months

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本文来源：医学界肿瘤前沿

责任编辑：Sheep

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来源：科技公式