浙江
潘 展|整理
01
與禮來的深度合作
今年年初，總部位于美國舊金山的AI生物制藥企業Chai Discovery與制藥巨頭禮來公司達成深度合作。
根據合作協議，禮來公司將部署Chai Discovery的前沿人工智能平臺Chai-2，針對多個靶點設計新型生物治療藥物。Chai Discovery則將基于禮來公司的大規模專有數據，為其定向打造一款與其藥物研發工作流程精準適配的專有人工智能模型。
Chai Discovery是一家成立于2024年的人工智能生物技術初創公司，由來自OpenAI 和Meta的人工智能先驅團隊創立。該公司初期專注于開發基礎模型，初代模型Chai-1已開源，用以預測和重編程生化分子間的相互作用。2025年6月推出升級模型Chai-2，轉向單克隆抗體研發。
此次合作的達成，彰顯了禮來對Chai系列模型在生物分子結構預測，尤其是抗體設計能力的認可。
02
Chai平臺特色
Chai-2是Chai Discovery公司的新一代計算機輔助抗體設計系統，能夠以原子級精度端到端生成類藥物抗體。
與傳統的基于計算或篩選的抗體發現流程不同，Chai-2 可直接設計全長 IgG 抗體，同時滿足靶點結合、結構保真度和可開發性的多重約束條件，大幅縮短抗體發現周期。
計算機虛擬抗體設計
該平臺的核心在于，將結構感知生成模型與物理信息評估算法相融合，所生成的抗體候選分子，其預測的三維結合模式可通過實驗驗證。冷凍電鏡驗證結果顯示，預測的抗體-抗原復合物結構與實驗測定結構的吻合度達到亞埃級，設計抗體的整體均方根偏差（RMSD）值處于0.41–1.7 埃區間；其中表位-互補位界面的精度達到亞埃級，重鏈互補決定區 3（HCDR3）環的均方根偏差值僅為0.26–0.39埃。這使得從首輪設計迭代起，就能對表位特異性相互作用建立高度的可信度。
冷凍電鏡結構與計算機虛擬設計結構對比圖
除結構精度外，Chai-2 還針對性優化了抗體的治療可開發性。平臺會對設計抗體的生物物理指標進行全面評估，包括熱穩定性、疏水性、多反應性及自締合性，評估閾值則源自臨床階段生物類似藥的實驗校準數據。
研究人員基于以上四項生物物理實驗，對 Chai-2 設計的涵蓋28個抗原的88個 IgG 抗體與20種臨床階段 IgG生物類似藥開展基準對比。結果顯示，超過85%的Chai-2 IgG 抗體在三項及以上可開發性指標中達到 “綠色合格標準”，且100% 的抗體 Fab 段熔解溫度超過閾值（64℃），性能優于多數生物類似藥對照組。
以上結果表明，絕大多數Chai-2設計抗體的可開發性特征，均可媲美甚至超越已獲批治療性抗體，且無需進行迭代式實驗優化。
Chai-2設計的抗體
在功能層面，該平臺將抗體設計的適用范圍拓展至難成藥靶點，包括G蛋白偶聯受體（GPCRs）和肽-主要組織相容性復合體（pMHC）復合物。
Chai-2不僅能夠設計出靶點結合分子，還可生成功能GPCR激動劑和突變特異性pMHC 抗體。針對6種G蛋白偶聯受體靶點，Chai-2 實現100% 的靶點命中成功率，且每個靶點僅需測試數十個設計分子，效率提升了百倍。針對KRAS G12V 突變型 pMHC 靶點，Chai-2 設計出親和力達納摩爾級的結合抗體，該抗體對單氨基酸突變和人類白細胞抗原（HLA）等位基因均具有嚴格特異性，性能遠超此前報道的計算設計pMHC 抗體。這一能力充分體現了平臺對抗體結合構象和分子識別機制的精細化調控水平。
上述各項功能共同奠定了 Chai-2 作為可編程抗體工程平臺的定位，有效填補了計算設計與治療應用可行性之間的技術鴻溝。
03
目前Chai Discovery的研發管線
Chai Discovery研發管線聚焦于傳統意義上被視為 “不可成藥” 的難成藥靶點，目前尚無藥物進入 Ⅱ/Ⅲ 期臨床試驗。
Chai Discovery研發管線
公司成立后，憑借模型的杰出表現與快速的研發周期迅速獲得資本的青睞，與Google DeepMind的AlphaFold等行業巨頭展開競爭。
2025年12月剛剛完成B輪融資額1.3億美元，使得公司估值達到了13億美元，成功邁入 “獨角獸”企業行列。
https://www.chaidiscovery.com/news/chai-2-mab
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