Chai-2模型震撼登场：抗体设计命中率飙升100倍，两周解锁“不可能靶点”

🌟 一、颠覆性产品：当原子计算遇见抗体工程

Chai Discovery——这家由OpenAI种子轮投资3000万美元的AI生物技术公司，刚刚扔出一枚“核弹”：Chai-2模型。它用两周时间做到了传统实验室需数年完成的任务：
✔️ 52个全新靶点（无已知抗体）中50%靶点成功命中结合物
✔️ 16%实验命中率（传统方法仅0.1%）
✔️ 皮摩尔级亲和力（PD-L1抗体KD<10pM）

更震撼的是，它只用24孔板就替代了传统96/384孔板的高通量筛选，把单靶点研发成本从500万美元压缩到千元级。难怪辉瑞、默克等巨头已抢先布局合作！

🧑‍🔬 二、谁需要立刻关注Chai-2？

⚡ 三、五大核心技术：揭秘100倍提效的根源

1. 零样本生成架构

无需靶点预训练数据，输入靶点蛋白结构+表位残基，直接生成全新抗体序列。通过对52种未解决抗原的测试，平均命中率达15.5%（VHH抗体达20%）。
▶ 技术原理：融合全原子扩散模型与transformer架构，解析蛋白质三维构象与理化性质的隐式关联。

2. 多模态协同设计

同步输出scFv抗体片段、VHH单域抗体、迷你蛋白三种形式。在IL-7Rα、PD-L1等靶点设计中，迷你蛋白成功率高达68%，亲和力达皮摩尔级。
▶ 技术原理：分离式设计模块（Chai-2f折叠预测/Chai-2d序列生成/Chai-2o优化器）动态协作。

3. 动态CDR环捕获

攻克抗体设计最大难点——互补决定区（CDR）构象柔性。通过全原子分子动力学模拟，精准预测重链/轻链协同作用，在CCL2心血管靶点实现25%命中率。
▶ 典型案例：对称同源三聚体TNFα（PDB难度前1%）首次被计算设计攻破，亲和力4.46nM。

4. 跨物种交叉优化

单次运行同步优化人源与食蟹猴同源靶标，生成双特异性抗体。实测人源KD=77nM，猴源KD=121nM，简化临床前毒理实验。
▶ 技术原理：在潜在空间中对物种间保守表位进行对抗训练，平衡结合特异性与交叉反应性。

5. 两周一站式闭环

从AI设计到湿实验验证的极速流程：

flowchart LR
    A[输入靶点结构] --> B(Chai-2生成≤20个设计)
    B --> C[体外转录-翻译系统生产]
    C --> D[生物层干涉术BLI验证]
    D --> E{阳性结合体}

仅需1天计算+2周实验完成传统数月工作，实验规模缩小150倍。

💡 四、这样用Chai-2效果翻倍

1. 表位精确定义技巧
   输入靶点时指定1-4个关键残基（基于100Å距离筛选），成功率提升56%。
   案例：PD-L1设计中选择93V/124T表位残基，获得KD<10pM超强亲和力。

2. 多靶点并行策略
   在提示词中并列输入人源/食蟹猴靶点序列，自动生成双特异性抗体，节省70%跨物种实验时间。

3. 骨架约束优化
   对稳定性要求高的项目（如皮下注射剂），添加“低粘度+高温耐受”参数，同步优化可开发性指标。

🌐 访问信息

• 官网申请：https://www.chaidiscovery.com/product
• 技术白皮书：chaiassets.com/chai-2/paper
• 学术合作：contact@chaidiscovery.com

🔥 真实用户反馈：
“曾经耗资500万美元的研发项目，现在用Chai-2只花2周就验证成功——这简直是分子工程师的‘星际穿越’时刻！” ——某Top10药企研发总监

💎 写在最后

当Chai-2在24孔板里生成首个TNFα结合体时，它宣告的不仅是技术突破，更是一种研发哲学的颠覆：抗体设计从“经验试错”跃迁至“原子级精准制造”。随着其向双抗/ADC领域拓展，那些曾被判“无法成药”的靶点，正重新点亮希望之光。

“我们正从经验性发现迈向确定性分子工程。未来的药物研发，将是算力+算法驱动的精准制造。”
——Chai CEO Joshua Meier