AI驱动的H5N1禽流感病毒HA1靶向抗体设计：基于扩散模型与结构预测的自动化发现平台

针对H5N1禽流感病毒HA1亚基抗原漂移导致的抗体失效问题，研究者开发了"Frankies"自动化抗体设计框架，通过EvoDiff条件扩散生成30种新型Fv抗体片段，结合AlphaFold3/ESM3结构预测与HADDOCK3分子对接技术，成功获得与治疗性抗体结合性能相当的候选分子，为快速应对流感变异株提供了AI驱动的计算生物学解决方案。

　　

近年来，H5N1高致病性禽流感病毒在全球动物种群中持续传播，2025年仅一年就导致数千例禽类和哺乳动物感染。更令人担忧的是，该病毒已出现禽-哺乳动物跨种传播，2024年4月以来美国报告了70例人感染病例。传统抗体疗法面临严峻挑战——病毒表面血凝素(HA)糖蛋白的HA1亚基持续发生抗原漂移，使得现有中和抗体效力逐渐减弱。这种演变特性使得针对HA1的广谱抗体开发成为全球公共卫生的迫切需求。

为应对这一挑战，来自University of North Carolina at Charlotte的研究团队开发了名为"Frankies"的革命性计算平台。该研究发表在《Computational and Structural Biotechnology Journal》，通过整合生成式人工智能、蛋白质结构预测和分子对接技术，建立了一套自动化抗体发现流程。研究人员从治疗性抗体数据库(Thera-SAbDab)中筛选HA1靶向抗体作为模板，利用EvoDiff扩散模型生成新型Fv序列，通过AlphaFold3/ESM3进行结构预测，最后采用HADDOCK3完成抗体-抗原对接评估。

关键技术包括：1)基于MSA_OA_DM_MAXSUB模型的序列扩散生成；2)ESMFold v3和AlphaFold3多聚体结构预测；3)HADDOCK3刚性/柔性分子对接协议；4)使用FoldX评估蛋白稳定性；5)从GISAID获取的EPI3009174毒株HA1结构作为靶标。

【Pipeline Performance】
系统在11小时34分钟内成功生成30个新型抗HA1 Fv序列，AbNumber验证通过率100%。单次流程平均耗时21.13分钟，其中EvoDiff扩散占5分钟，ESM3折叠<1分钟，HADDOCK3对接占16分钟。

【Generated Fv Sequences】
获得的Fv重链(132aa)和轻链(125aa)序列与参考抗体相比，重链同一性47.24±0.06%，轻链52.37±0.08%。Top10候选的HADDOCK评分显示其与已知治疗性抗体结合性能相当。

【Epitope Variation】
非偏向性对接发现多个高频接触残基，约20%的扩散抗体与HA1表面相同区域形成极性接触，揭示了潜在的保守表位。

【Structure Biochemistry】
FoldX分析显示平均总能量-121.9 kcal/mol，疏水溶剂化能较低，表明良好的折叠特性和低聚集倾向。重轻链的人源化概率分别为44.7%和62.2%，未经过人源化处理。

【Comparison to Existing Antibodies】
与Ford等研究的11种参考抗体相比，扩散抗体的范德华力显著更强(p<0.05)，而静电作用和埋藏表面积略逊，但HADDOCK总分无统计学差异。

这项研究的重要意义在于建立了首个端到端的AI抗体设计框架，其创新性体现在：1)条件扩散模型保留了抗体关键结构域特征；2)模块化流程支持快速迭代；3)生成序列具有与天然抗体相当的结合特性。虽然当前版本未考虑糖基化修饰，但研究者已规划整合分子动力学模拟等改进。该平台不仅适用于流感病毒，还可扩展至其他病原体靶点，为未来传染病防控提供了强有力的计算生物学工具。