Cell：人工智能可加快设计出禁止新型病毒的抗体
来历：原创 2025-11-24 12:36
卵白质说话模子是一种年夜型说话模子，经由过程在海量文本数据上练习以实现说话处置和生成。LLM为诸如ChatGPT之类的聊天机械人供给了焦点能力。
范德比尔特年夜学医学中间研究人员带领的一项多机构研究注解，人工智能（AI）和"卵白质说话"模子可以或许加快单克隆抗体的设计，这些抗体可用在预防或减轻潜伏要挟生命的病毒传染严重水平。
该陈述颁发在《细胞》杂志上。论文的通信作者Ivelin Georgiev博士暗示，固然陈述重点针对包罗RSV和禽流感病毒在内的现有和新病发毒要挟开辟抗体疗法，但这项研究的意义远不止在此。
"这项研究是我们实现最终方针——操纵计较机高效设计新型生物制剂并从零最先将其转化为临床利用——的主要初期里程碑，"病理学、微生物学和免疫学传授，范德比尔特计较微生物学与免疫学项目主任Georgiev说。"这类方式将对公共卫出产生显著的积极影响，并可利用在普遍的疾病范畴，包罗癌症、本身免疫性疾病、神经系统疾病等很多其他疾病，"他暗示。
Georgiev是应用计较方式推动疾病医治和预防范畴的领甲士物。Georgiev尝试室的数据科学家Perry Wasdin博士介入了该研究的各个方面，并是论文的第一作者。
这项研究团队包罗来自美国各地、Australia和瑞典的科学家，他们证实卵白质说话模子可以或许设计功能性人类抗体，这些抗体可以辨认特定病毒的怪异抗原序列，而无需以部门抗体序列作为肇端模板。
卵白质说话模子是一种年夜型说话模子，经由过程在海量文本数据上练习以实现说话处置和生成。LLM为诸如ChatGPT之类的聊天机械人供给了焦点能力。
研究人员经由过程利用针对已知H5N1禽流感病毒毒株的先前已表征抗体来练习他们的卵白质说话模子MAGE，从而可以或许针对相干但未见过的流感毒株生成抗体。他们总结称，这些发现注解，MAGE"可用在比传统抗体发现方式更快速地针对新发健康要挟生成抗体"。传统方式需要来自传染者的血液样本或新型病毒的抗原卵白。（Bioon.com）
参考文献：
Perry T. Wasdin et al, Generation of antigen-specific paired-chain antibodies using large language models, Cell (2025). DOI: 10.1016/j.cell.2025.10.006
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