| 三優生物與百奧幾何全新力作-基于干濕結合的藥物結構及功能優化平臺 |
蛋白質作為生命活動的主要承擔者，通過與不同類型分子（蛋白、核酸、金屬離子、小分子）的相互作用行使其生物學功能。結構解析和結構分析是理解蛋白互作、信號傳導、藥物作用機制和藥物優化等的關鍵步驟之一。以核磁共振、晶體衍射和冷凍電鏡為主的傳統濕實驗作為結構解析的主要方法，可以實現高分辨的原子結構模型，但該方法往往周期長、成本高且具有不確定性，亟需更好的方法來研究蛋白互作。而基于生成式AI的結構預測尤其互作復合物結構預測等干實驗可以在抗原設計、表位預測及后期模型搭建過程中，提供重要的參考信息，從而極大提升結構解析的成功率并縮短實驗周期；此外，AI在分子性質的預測、篩選和優化方面也展現出巨大潛力，這不僅極大地加快了分子改造的速度，還顯著提高了成功率。 三優生物與百奧幾何深度合作，現推出“基于干濕結合的藥物結構及功能優化平臺”，發揮雙方各自優勢，加速大分子藥物研發進度。該平臺目前聚焦在3大應用場景：1. 結構分析，基于百奧幾何自研AI平臺GeoBiologics，在抗原-抗體復合物預測任務上精度達到Alphafold3的水平，提供未知分子的結構預測及結構分析。2. 功能研究，基于AI的大分子抗體藥物結合表位分析，聚焦表位及結構差異，在研發早期甄別差異性抗體，實現藥物差異化研究。3. 藥物優化，基于AI預測，加速完成大分子真實結構解析，指導抗體藥物從頭設計、成藥性分析、人源化設計及親和力成熟等，實現藥物優化及改造。 圖1. 基于干濕結合的藥物結構及功能優化平臺概覽 三優生物在濕實驗具有超強市場競爭力，具備超萬億創新生物藥發現平臺、創新生物藥一體化研發平臺和創新生物藥智能化研發平臺，可以滿足生物藥研發的所有需求，包括高難度原材料制備、多類型生物分子發現、多維度成藥性提升、全流程IND申報等。尤其在蛋白結構解析這一方面涵蓋早期的結構可行性分析、高難度原材料制備、基于晶體衍射和冷凍電鏡的雙技術結構解析和基于點突變的結構功能驗證等一站式結構解析平臺，可以完成未知蛋白及其復合物（蛋白、抗原抗體、蛋白核酸復合物、多元蛋白復合物、蛋白小分子復合物、VLP等）的真實結構解析。同時，通過深度整合數字化、計算生物學與自動化，打造“AI+計算+自動化”智能化創新新形態，三優生物將加速藥物發現、藥物優化及藥物開發進程，引領創新生物藥物的智能化研發服務。 目前，三優生物已建設了數字化和智能化工作系統，涵蓋客戶項目管理系統、樣品管理系統、內部項目管理系統、報告自動化管理系統、序列分析系統、引物設計系統、實驗數據處理系統、藥物開發系統、建模預測抗藥性分析系統、客戶地圖管理系統等多種數字化系統。三優生物將“完整技術后臺、大數據中臺、快捷交付前臺”整合為藥物研發數字化平臺，將“生物信息學、計算科學與統計學”整合為計算生物學平臺，將“自動化技術與藥物篩選技術”整合為自動化技術平臺。三臺合一，形成了創新生物藥智能化研發服務平臺。 而百奧幾何在干實驗的超強算法和算力，是國際上率先將擴散生成模型、幾何深度學習等前沿技術引入分子建模和設計的團隊，具備蛋白大模型訓練與調優平臺和生成式AI抗體設計與優化平臺（GeoBiologics），基于GeoBiologics平臺可以完成蛋白從頭設計、結構分析、包含親和力、成藥性、人源性在內的抗體多目標優化等多項任務，為藥物研發深度賦能、提質增效。通過與百奧幾何的AI解決方案無縫銜接，三優豐富的項目經驗和成熟的濕實驗平臺結合百奧幾何的AI平臺，可大幅度提升生物藥發現的效率，從理論上和實踐上推進各項管線及藥物的研發進度。 表1. 三優生物與百奧幾何研發平臺優勢互補 隨著生成式AI的快速發展，AI技術已突破單一應用，與生物技術實現深度結合，極大加速了生物藥的臨床前研究。目前市場上已有數個AI結合的生物藥分子獲得IND批件，三優生物主導的結構解析平臺已發表4篇Science等高分文章，百奧幾何已在人工智能和深度學習領域的頂級會議上發表了數十篇文章。隨著未來百奧幾何的AI抗體設計平臺的加入，雙方將更深度地參與生物藥研發，通過雙方新平臺的合作搭建——基于干濕結合的藥物結構及功能優化平臺，對各類生命分子的結構分析和結構解析，將提高藥物新靶點發現到藥物生成的效率和各項驗證，加速藥物研發，推進人類健康事業的建設。
三優生物部分已發表或合作發表成果參考如下： 1. Hastie KM, et al. Defining variant-resistant epitopes targeted by SARS-CoV-2 antibodies: A global consortium study. Science. 2021 Oct 22;374(6566):472-478.(IF 63.832) 2. Yao H, et al. Rational development of a human antibody cocktail that deploys multiple functions to confer Pan-SARS-CoVs protection. Cell Res. 2021 Jan;31(1):25-36. (IF 46.351)
3. Liu J, et al. hACE2 Fc-neutralization antibody cocktail provides synergistic protection against SARS-CoV-2 and its spike RBD variants. Cell Discov. 2021 Jul 20;7(1):54.(IF 38.09)
4. Hang Chi, et al. An Engineered IgG‒VHH Bispecific Antibody against SARS-CoV-2 and Its Variants. Small Methods. 2022 Dec;6(12):e2200932. (IF 13.3)
百奧幾何部分已發表成果參考如下： 1. Lu J, Zhong B, Zhang Z, et al. Str2str: A score-based framework for zero-shot protein conformation sampling[C]//The Twelfth International Conference on Learning Representations. 2024. 2. Xu M, Yuan X, Miret S, et al. Protst: Multi-modality learning of protein sequences and biomedical texts[C]//International Conference on Machine Learning. PMLR, 2023: 38749-38767.3. Shi C, Wang C, Lu J, et al. Protein Sequence a nd Structure Co-Design with Equivariant Translation[C]//The Eleventh International Conference on Learning Representations. 2023.
4. Zhang Y, Cai H, Shi C, et al. E3Bind: An End-to-End Equivariant Network for Protein-Ligand Docking[C]//The Eleventh International Conference on Learning Representations. 2023.
5. Zhang Z, Xu M, Jamasb A R, et al. Protein Representation Learning by Geometric Structure Pretraining[C]//The Eleventh International Conference on Learning Representations. 2023.
6. Xu M, Yu L, Song Y, et al. GeoDiff: A Geometric Diffusion Model for Molecular Conformation Generation[C]//International Conference on Learning Representations. 2022.
7. Xu M, Zhang Z, Lu J, et al. Peer: a comprehensive a nd multi-task benchmark for protein sequence understanding[J]. Advances in Neural Information Processing Systems, 2022, 35: 35156-35173.
8. Shi C, Luo S, Xu M, et al. Learning gradient fields for molecular conformation generation[C]//International conference on machine learning. PMLR, 2021: 9558-9568.
9. Shi C, Xu M, Guo H, et al. A graph to graphs framework for retrosynthesis prediction[C]//International conference on machine learning. PMLR, 2020: 8818-8827.
關于三優生物 三優生物成立于2015年，是一家國際領先的專注于創新生物藥研發和服務的高新技術企業；公司致力于實現“讓天下沒有難做的創新生物藥”的使命；公司建立了“差異化CRO、整合型CDO、協同型CPO、特色CRS”于一體的4C綜合業務體系。 公司建立了設施設備先進齊全的創新生物藥一體化研發實驗室；公司發展起了一支以碩士和博士為主的專業團隊；公司打造了居于行業領軍水平的“超萬億、一體化、智能化”三大創新藥研發技術平臺；公司建立了以十萬億噬菌體展示分子庫為代表的，涵蓋原材料制備、分子發現、分子優化、體內外藥效、細胞株構建、上下游工藝、臨床前研發及產業化開發等的50多個技術子平臺。 公司的業務網絡已擴展至中美歐等世界各地，公司在波士頓、費城、圣地亞哥和倫敦等地設有業務網點；公司已和全球1000多家制藥公司、藥物研發機構、診斷試劑產品公司建立了友好的業務合作關系。公司已獲得國家高新技術企業、專精特新、ISO9001質量管理體系、GB/T知識產權管理體系等認證。 免責聲明：市場有風險，選擇需謹慎！此文僅供參考，不作買賣依據。
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