2026创新药抗体&ADC合作大会关注到，人工智能正在深刻改变抗体药物的研发逻辑与设计边界。作为占据新获批药物约20%的重要类别，抗体药物虽已在肿瘤、自身免疫疾病等领域取得显著成功，但其传统研发模式长期面临周期漫长、靶点覆盖有限及脱靶毒性等瓶颈。如今，AI技术的融入，正推动该领域从经验驱动转向计算驱动的范式革命，并在多个维度实现突破。

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实现从头设计，突破传统筛选的随机性局限

传统抗体发现严重依赖动物免疫或大规模分子库筛选，过程繁琐且结果具有高度随机性。AI，特别是生成式模型的引入，使抗体的“从头设计”成为现实。研究人员仅需输入靶点结构信息，AI便能直接生成具有理想结合特性与理化性质的全新抗体序列。测试数据显示，由先进AI模型设计的抗体，其成功命中靶点的概率可比传统方法高出数个数量级。在针对特定靶点的案例中，AI甚至能够在没有已知结合分子参考的情况下，从零开始设计出符合要求的抗体，并仅需极少后期优化。

精准调控安全性，最小化脱靶风险

2026创新药抗体&ADC合作大会了解到，抗体药物的安全性，尤其是癌症治疗中的“脱靶效应”，是临床关注的核心。AI通过其精准的预测与多目标优化能力，为设计更高选择性的抗体提供了强大工具。例如，利用生成式AI平台，可以设计能够同时结合两个或多个靶点的多特异性抗体，从而更精确地将治疗作用引导至病变细胞，显著降低对健康组织的损伤。在针对某些癌细胞的案例中，AI设计的抗体能够精准识别仅有一个氨基酸差异的突变蛋白，而几乎不与正常细胞上的蛋白结合，展现了前所未有的分子识别精度。

攻克“不可成药”靶点，开拓药物研发新疆域

长期以来，大量具有重要生物学功能的膜蛋白（如GPCRs、离子通道）因其结构复杂、难以进行传统体外筛选，被视为“不可成药”靶点，约占所有潜在靶点的60%。AI凭借强大的蛋白质结构预测与功能模拟能力，正在打破这一壁垒。通过精确计算，AI能够设计出结合在靶点蛋白微小功能区域的抗体，这些区域往往是传统方法无法触及的。成功的案例包括设计出靶向病毒蛋白隐藏区域的抗体，以及成功结合癌症相关紧密连接蛋白和趋化因子受体等以往难以干预的膜蛋白靶点。

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全面加速研发进程，优化药物属性

传统抗体药物从靶点发现到进入临床试验平均耗时约五年半。AI通过同时优化抗体的亲和力、稳定性、可开发性及低免疫原性等多重属性，大幅压缩了研发周期。已有案例表明，通过AI对现有抗体进行优化，可在提升疗效的同时延长其半衰期，从而改善给药方案。更有AI驱动的全新抗体项目，仅用约两年时间便推进至临床试验阶段，效率提升显著。这种“设计-测试-学习”的快速迭代闭环，正使得抗体候选分子的筛选与优化过程变得更加高效和可预测。

2026创新药抗体&ADC合作大会了解到，尽管目前尚未有完全由AI设计的抗体药物获批上市，但其发展势头迅猛，已成为生物技术领域最受瞩目的前沿方向之一。行业预见，AI有望在未来五年内深度整合并部分取代传统的抗体发现方法。前沿探索已不限于抗体设计本身，科学家开始利用AI整合海量单细胞测序等数据，尝试构建“虚拟细胞”模型，以期在数字环境中模拟生物学过程、发现新靶点并预先验证药物设计，这将可能从根本上重塑新药发现的起点。

从克服随机性到实现理性设计，从拓展靶点宇宙到加速研发管线，人工智能正在为抗体药物研发注入前所未有的动能。随着技术的持续迭代与融合，一个更精准、更高效、更具创造性的抗体治疗新时代正在加速到来。

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