综述：人工智能在抗体设计与开发中的应用：利用计算方法的力量

本综述系统阐述了人工智能（AI）在抗体药物研发中的革命性作用。通过机器学习（ML）、深度学习（DL）和强化学习（RL）等计算技术，AI显著加速了抗体序列设计、3D结构预测及亲和力/特异性优化，实现了高通量文库生成与理性设计，为开发多功能抗体（de novo antibody）提供了新范式。

　　

Abstract

抗体作为生物医药领域核心治疗剂，其传统开发方法存在周期长、成本高和局限性大的痛点。随着高通量数据爆发式增长，人工智能技术正重塑抗体研发全流程：

AI驱动的抗体序列设计

机器学习算法通过分析海量抗体-抗原互作数据，可预测互补决定区（CDR）的最优氨基酸序列。深度神经网络如AlphaFold²已实现抗体可变区（Fv）3D结构的精准预测，准确度达原子级别（RMSD <1?）。强化学习则通过模拟自然选择过程，迭代优化抗体的结合自由能（ΔG）。

计算辅助的抗体工程改造

生成对抗网络（GAN）可创建包含10⁸种变体的虚拟抗体文库，相较传统噬菌体展示技术效率提升百倍。图神经网络（GNN）能预测Fc段糖基化修饰对抗体依赖性细胞毒性（ADCC）的影响，指导临床候选分子优化。

AI-实验协同的创新范式

结合表面等离子共振（SPR）数据和分子动力学（MD）模拟，AI模型可解析抗体-抗原结合热点（hot spot），显著提高亲和力成熟效率。最新研究显示，AI设计的抗PD-1抗体其半抑制浓度（IC₅₀）较传统方法降低3个数量级。

挑战与展望

尽管存在训练数据偏差和黑箱问题，AI在双特异性抗体（bsAb）、抗体偶联药物（ADC）等新兴领域的应用已取得突破。未来通过整合单细胞测序（scRNA-seq）和器官芯片（organ-on-chip）数据，AI将推动个性化抗体疗法的发展。