抗体筛选是药物研发的核心环节，传统方法如噬菌体展示、杂交瘤技术虽成熟，但周期长、成本高。随着深度学习（DL）在生物医药领域的渗透，一个关键问题浮出水面：**AI能否彻底取代传统实验？** 结合技术进展与产业实践，答案或许是“互补而非替代”。
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*深度学习的突破：效率与广度的革命
1. 虚拟筛选加速发现
深度学习通过分析抗体序列与结构的关联性，可快速预测潜在的高亲和力候选分子。例如，清华大学开发的DeepNano模型，利用集成深度学习和蛋白质语言模型，仅凭序列信息即可预测纳米抗体-抗原相互作用（NAI），跨物种泛化能力显著优于传统算法。类似地，AntiBERTa模型通过自监督学习解析抗体序列，预测结合位点的精度超过传统工具ProABC-2。
2. 数据驱动的亲和力优化
AI可模拟抗体-抗原结合的分子动力学，优化关键参数。Absci公司的Denovium Engine™能定量预测抗体变体的结合强度与“自然性”（可开发性参数），其预测结果经实验验证，亲和力优化范围可达四个数量级。这类技术大幅缩短了抗体设计的试错周期，降低了实验成本。
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传统实验的不可替代性：生物学复杂性的挑战
1. 动态互作与体内验证的壁垒
抗体筛选不仅依赖静态结合，还需考虑体内动态过程。例如，生发中心内T-B细胞的“纠缠互作”通过ICOSL信号正反馈筛选高亲和力B细胞，这一机制涉及多细胞协同，难以完全通过现有AI模型模拟。
2. 实验验证的必要性
即使AI预测精准，抗体的功能仍需湿实验验证。瑞士团队针对奥密克戎变体的抗体筛选研究显示，深度学习模型预测的逃逸突变准确率为87.5%，但对低亲和力抗体的预测仍存在偏差，最终需通过酵母展示和FACS实验确认。
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未来路径：AI与实验的协同进化
当前，**“AI虚拟筛选+实验验证”的混合模式**正成为主流。例如，DeepNano模型已应用于抗肿瘤纳米抗体的计算机辅助设计，其预测结果将指导后续体外筛选。与此同时，AI生成的抗体库（如Absci的10^10规模）可通过高通量实验平台快速验证，形成数据闭环以迭代优化模型。
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结论
深度学习虽无法完全替代传统实验，但其在**高效初筛、结构优化**等方面的优势正重塑抗体开发流程。未来，随着多组学数据积累与可解释性AI的发展，两者协同将推动抗体药物研发进入“智能加速”时代。
参考文献
1. Leem, J., et al. Deciphering the language of antibodies using self-supervised learning. *Patterns*, 2022.
2. 瑞士团队. 深度学习筛选抗奥密克戎抗体. *Nature Biomedical Engineering*, 2025.
3. 清华大学. DeepNano跨物种纳米抗体预测. *Nature Machine Intelligence*, 2024.
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