综述：人工智能驱动的抗体设计与优化计算方法

这篇综述系统阐述了人工智能（AI）在抗体药物开发中的前沿应用，重点介绍了机器学习（ML）、深度学习（DL）和计算建模在抗体表位预测、亲和力成熟（Affinity Maturation）及人源化（Humanization）等关键环节的技术突破，为加速下一代治疗性抗体（Therapeutic Antibodies）研发提供了创新方法论。

　　

人工智能重塑抗体药物开发范式
随着生物医药进入智能化时代，人工智能驱动的计算方法正在彻底改变抗体药物的研发流程。传统耗时数年的抗体开发周期，如今通过机器学习算法可缩短至数月甚至数周，这种变革性突破源于三大核心技术支柱的协同发展。

计算表位预测技术
基于卷积神经网络（CNN）和注意力机制（Attention Mechanism）的新型算法，能够从海量蛋白质序列数据中精准识别抗原表位（Epitope）。特别是AlphaFold2衍生模型在空间构象预测上的突破，使得不依赖晶体结构的B细胞表位（B-cell Epitope）预测准确率提升至85%以上。

智能亲和力优化系统
生成对抗网络（GAN）与强化学习（RL）的结合创造了突破性优化平台。例如使用3D-CNN模型分析抗体-抗原复合物（Ab-Ag Complex）的分子动力学模拟数据，可自动生成提升结合自由能（ΔG_bind）的突变方案，某些案例中亲和力提升达10³倍量级。

全自动化人源化流程
深度迁移学习（Transfer Learning）技术解决了种间免疫原性难题。通过训练在数百万个人源抗体序列上的Transformer模型，系统可自动保持CDR区（Complementarity-Determining Region）活性的同时，将鼠源抗体框架区（Framework Region）替换为人源序列，成功率较传统方法提高40%。

挑战与未来方向
尽管取得显著进展，当前AI抗体设计仍面临训练数据稀缺、体内外相关性预测等瓶颈。新兴的联邦学习（Federated Learning）和多模态融合技术有望突破这些限制，而CRISPR筛选数据与AI模型的结合将开启个性化癌症抗体治疗的新纪元。