蛋白质设计成为2024年人工智能应用于生物学领域的热门赛道，而该领域的先驱David Baker于上月荣获诺贝尔化学奖，这进一步推高了AI制药的热潮（AI全面胜利！横扫诺贝尔化学奖和物理奖)。然而，这些模型真的已经为药物制造做好充分准备了吗？部分致力于该领域研究的大型企业领导者包括David Baker认为，此项技术虽颇具前景，但尚未达到成熟应用的阶段。
尽管在资源规模上与Generate:Biomedicines、Isomorphic Labs和Xaira Therapeutics这三大新兴超级初创AI公司相比只能算是“小巫见大巫”。小型初创公司Nabla Bio却持有更为乐观的态度，立志在该领域占据领先地位。
Nabla Bio在论文详细介绍了一款名为JAM的生成式蛋白质设计系统，首次能够完全通过计算设计出具有治疗级特性的抗体。JAM可从头生成VHH和scFv/mAb形式的抗体，研究展示了八个针对一系列靶点从头设计抗体的实例，这些靶点涵盖了诸如Claudin-4和CXCR7等位于细胞膜上的蛋白质。这些抗体无需实验优化就能达到两位数纳摩尔的亲和力、良好的早期可开发性特征以及精确的表位靶向性。
在该系统的运行机制中，首先需要给定已知的靶点序列和/或结构信息、一个表位以及抗体的掩蔽序列和结构信息，JAM会生成抗体序列和结构。利用酵母展示、FACS和NGS技术对来自JAM文库的结合物进行多重筛选，以识别出binder，然后将这些binder分别制备成Fc融合蛋白，并对其亲和力、可开发性和功能特性进行表征。
针对SARS-CoV-2，JAM设计的抗体实现了亚纳摩尔的假病毒中和效力。丙氨酸扫描突变分析显示，所有受影响的残基都位于ACE2结合位点且在预测的抗体主链10埃范围内，与预期表位的结合情况相符。其早期可开发性指标达到了既定的临床基准。
JAM分别生成针对其他可溶性靶标的结合物（HER2: 10009种；IL-13: 10229种；PD-1: 10659种；TrkA: 10424种），对应的结合命中率在0.03% 到 0.19%之间，且没有任何设计与卵清蛋白结合，多特异性极低。另外，JAM在一种未收录于PDB的蛋白质上取得的成功，表明其具备超越训练数据的真正泛化能力。
针对具有挑战性的靶点：CLDN4和CXCR7，测试JAM对多跨膜蛋白的设计能力。针对CLDN4生成了10,000种设计，针对CXCR7生成了20,000种设计。为了便于对这些文库进行筛选，利用JAM的通用蛋白质设计能力来生成这两个靶点的可溶性替代版本（solMPMPs）。在这些设计的替代物中，JAM用一种稳定的可溶性支架取代了天然多跨膜蛋白的跨膜区域，同时保留了天然多跨膜蛋白关键的细胞外结构。根据表达滴度、单体性以及与天然多跨膜蛋白已知构象结合物的结合情况来选择最佳的替代物候选者。所选的solCLDN4显示出87%的单体性，并能与一种已知的抗CLDN4抗体结合；而solCXCR7表现出87%的单体性，且显著地能与其天然配体SDF1α结合。
在针对CLDN4的从头设计项目中，成功鉴定出了三种结合物，它们在过表达细胞系中对天然CLDN4的EC50分别为10、22和56nm。其中，表现最佳的结合物还能有效识别OVCAR3卵巢癌细胞上的CLDN4，其对该细胞上CLDN4的EC50为51nm。针对CXCR7成功鉴定出了一种强效结合物，它能识别天然CXCR7，VHH形式EC50为36nm，VHH-Fc形式EC50为21.8nm。
另外，通过允许JAM对其输出进行迭代内省来增加测试时间计算量，即JAM可以将其自身的输出作为后续生成轮次的输入，可大幅提高结合成功率和亲和力，这首次证明了测试时间计算扩展可能适用于物理蛋白质设计系统。通过针对SARS-CoV-2 RBD的ACE2结合位点进行VHH设计，分别进行一轮（本研究全程采用的标准流程）、两轮或三轮内省来测试这种方法。与单轮相比，三轮内省使得在100纳摩尔浓度下的结合物数量增加了8倍。
目前Nabla Bio主要聚焦于纳米抗体的研发制造，而并非药物行业中更为常见的全长单克隆抗体。在论文所列举的研究实例中，虽包含了一个从头设计单克隆抗体的案例，但由于其较大的分子尺寸，导致该项目的结合成功率相对较低，仅为 0.0017%。
近期，仅有16人的Nabla Bio完成了2600万美元的A轮融资。其首席执行官Surge Biswas强调，在推动技术进步的过程中，真正稀缺的并非是动辄上亿美元的资金投入。Nabla Bio目前已与阿斯利康、BMS和武田制药等行业巨头达成了合作协议，携手探索这些抗体在药物研发领域的广阔前景。
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