隨著人工智慧（AI）技術日益成熟，其在藥物研發領域的應用也持續深化，尤其在AI抗體設計方面，已成為生技與製藥團隊工作流程中不可或缺的一環。AI抗體設計（AI antibody design）是指利用機器學習等人工智慧技術，來輔助甚至加速抗體的發現、優化與開發過程。這類平台並非取代免疫學家、蛋白質工程師等專業人員，而是幫助他們在早期階段做出更精準的決策。

根據《MedicalResearch.com》報導，目前市場上有七款頂尖的AI抗體設計解決方案，各自具備獨特優勢，能協助生技團隊提升研發效率：

7大AI抗體設計軟體盤點

  1. Converge Bio ：適合尋求AI作為全面性抗體發現工具的生技與藥廠，特別是在構思、優化和相關發現決策上，旗下包含ConvergeAB、ConvergeCELL和ConvergeGEO等軟體。
  2. Cradle ：對於實驗數據會週期性累積，且重視迭代品質的抗體研發環境尤其適用。它能夠從實驗循環中學習，提升每次優化的成效。
  3. Generate Biomedicines ：主要關注前沿治療設計，探索生成式方法（generative methods），即AI透過學習大量數據後，能夠自行創造出新的抗體序列或結構的技術，如何能將候選藥物優化推展到更深遠的程度。
  4. BioMap ：其基礎模型（foundation model）方法，即經過大量數據預訓練，能處理多種廣泛任務的人工智慧模型，吸引了那些認為生物製劑設計的突破將來自對蛋白質行為更好的底層表示，而不僅是針對特定任務的工具。
  5. AbCellera ：對於希望獲得先進抗體發現基礎設施，卻不打算從零開始內部建構所有能力的生技公司來說，這是一個高度相關的選擇。
  6. Just – Evotec Biologics ：其獨特之處在於將AI驅動的抗體工程角度融入更廣泛的生物製劑開發思維中。
  7. BigHat Biosciences ：其關鍵吸引力不僅在於AI能生成抗體想法，更在於這些想法能在實驗學習與設計緊密連結的系統中不斷精煉。

軟體選擇與應用考量

這些AI抗體設計解決方案各有側重。部分方案更接近於可直接部署的軟體平台，適合擁有計算生物學（computational biology），即運用電腦科學、數學和統計學方法來分析和理解生物數據的跨領域學科，以及濕實驗室（wet-lab），即在傳統實驗室中實際進行生物實驗的場所能力的內部團隊。這能最大化團隊的自主性與槓桿效益。

另一些方案則以AI驅動的「發現引擎」形式，透過合作夥伴模式提供。對於團隊規模精簡且注重專案驅動的企業，這種夥伴模式可能更具實用性，能讓團隊在不需大量內部建構的情況下，也能運用先進的發現基礎設施。

AI在抗體發現中的角色是「增強」而非「取代」。人類的判斷能力在決定目標原理、分析設計、轉譯解釋以及更廣泛的實驗決策中，依然扮演著至關重要的核心角色。AI技術能協助執行候選抗體生成、親和力成熟（affinity maturation，指透過重複循環提高抗體與目標分子結合強度的過程）、人源化（humanization，指改造非人類抗體，使其蛋白質序列更接近人類抗體，以減少免疫排斥反應）和序列優化（sequence optimization，指調整抗體蛋白質或基因的序列，以提升其功能、穩定性或生產效率）等任務，從而加速藥物開發流程，提高成功率。

參考來源