News Message
Nature重磅 | 里程碑突破：AI首次实现原子级精度的抗体从头设计！
- by wittx 2026-03-04
用户发布的文档
2025年11月，华盛顿大学蛋白质设计研究所David Baker教授、Nathaniel R. Bennett及Joseph L. Watson团队在国际顶级期刊《Nature》上发表了题为“Atomically accurate de novo design of antibodies with RFdiffusion”的研究论文。该研究开发了一种基于RFdiffusion的抗体从头设计方法，无需依赖任何已知抗体模板，即可在计算机中设计出能够以原子级精度靶向特定疾病表位的全新抗体。首次建立了"从设计到验证"的完整计算抗体设计流程，为抗体药物开发开辟了全新路径。
01
创新点
1.利用微调的RFdiffusion网络，突破了传统筛选限制，实现了针对特定抗原表位的单域抗体从头生成设计。
2.通过冷冻电镜证实AI设计的抗体与抗原的结合模式与计算模型惊人一致，达到了原子级精度。
3.建立AI计算设计与实验筛选验证相结合的抗体开发新范式，证明该方法开发具有实际治疗潜力。
02
RFdiffusion抗体设计流程
抗体与抗原的结合主要依赖于其极其多变的互补决定区CDR环。研究团队对RFdiffusion进行了微调，使其能够专门用于抗体设计（图1）。这就好比训练一个AI建筑师，不仅让它会盖房子，还专门教会了它如何设计精密的门锁（抗体CDR环）来匹配特定的钥匙（抗原表位）。这一改进使得RFdiffusion能够根据给定的抗原结构，生成数千种具有不同CDR序列和构象的抗体骨架，极大地扩展了抗体设计的搜索空间。
图1 使用RFdiffusion进行抗体从头设计的流程图
03
VHH单域抗体的设计与验证
为验证该方法的实战能力，研究团队针对多种疾病相关靶点设计了VHH，包括艰难梭菌TcdB、流感H1血凝素、呼吸道合胞病毒（RSV）I和III位点、SARS-CoV-2受体结合域（RBD）和IL-7Rα（图2）。通过高通量酵母表面展示筛选或低通量大肠杆菌表达结合SPR，研究发现针对RSV III位点、流感血凝素、RBD和TcdB的最高亲和力结合物的解离常数（Kd）分别为1.4 μM、78 nM、5.5 μM和262 nM。重要的是，设计的VHH的CDR环与自然界中观察到的VHH明显不同，表明方法具有超越训练数据集的显著泛化能力。
图2 针对四种疾病相关靶点设计的VHH生化表征
04
VHH设计的原子级精度
为了进一步评估设计准确性，研究团队使用冷冻电镜确定了设计的抗血凝素VHH与天然糖基化、三聚体流感血凝素糖蛋白复合物的结构（图3）。结果显示，3.0 Å的高分辨率结构证实了设计的VHH CDR3结构与冷冻电镜结构高度一致（RMSD = 0.84 Å），证明了设计的原子级准确性。此外，亲和力成熟后的VHH保持了原始设计的结合模式和表位靶向，没有检测到结合方向或对接角度的变化，表明OrthoRep成熟保持了预测的表位结合模式。
图3 从头设计VHH结合流感血凝素和TcdB的冷冻电镜结构表征
05
双链scFv抗体的组合设计与验证
研究团队进一步测试了RFdiffusion设计双链scFvs的能力。由于同时准确设计六个CDR（重链和轻链各三个）的挑战更大，研究人员开发了一种组合组装策略：将具有相似结合模式的设计中的重链和轻链CDRs进行混合配对。如图4所示，通过筛选理论复杂度约为1000万的组合文库，研究人员成功鉴定了靶向TcdB的表位特异性scFvs，最高亲和力为72 nM。当将scFv转换为全长IgG1时，抗体显示出相当的亲和力（68 nM），证明方法可适用于临床级抗体开发。
图4 具有六个设计CDR的组合组装scFvs的生化表征
通过冷冻电镜解析了scFv6与TcdB的复合物结构（分辨率3.6 Å），结果显示scFv6沿Frizzled表位结合，冷冻电镜结构与设计模型紧密匹配（RMSD = 0.9 Å），六个CDR环的预测结构与冷冻电镜结构的叠加显示高度一致性（图5）。同样，scFv5与全长TcdB复合物的冷冻电镜结果也证实了预测设计与实验确定的复合物在结构、表位靶向和整体构象上的紧密匹配，证明RFdiffusion能够精准设计复杂的双链抗体界面。这是首次对从头设计的双链抗体进行结构验证。
图5 TcdB结合scFvs的冷冻电镜结构表征
06
总结与讨论
该项研究首次证明了针对目标上特定表位进行完全从头设计具有原子级精度的抗体是可能的，标志着计算生物学在抗体设计领域取得了里程碑式的突破，宣告抗体药物发现进入了“理性设计”新时代。利用RFdiffusion，科学家们不再受限于天然免疫系统的偏好，而是可以根据疾病治疗的需求，主动设计出结合特定表位、具有特定功能的抗体。
这不仅将极大地加速抗体药物的研发进程、降低成本，还有望攻克那些传统方法束手无策的“不可成药”靶点。未来，结合更先进的AI算法和高通量筛选技术，我们有理由相信，人类将拥有以此为基础的“抗体工厂”，为癌症、感染和自身免疫病患者快速定制出救命良药。
2025年11月，华盛顿大学蛋白质设计研究所David Baker教授、Nathaniel R. Bennett及Joseph L. Watson团队在国际顶级期刊《Nature》上发表了题为“Atomically accurate de novo design of antibodies with RFdiffusion”的研究论文。该研究开发了一种基于RFdiffusion的抗体从头设计方法，无需依赖任何已知抗体模板，即可在计算机中设计出能够以原子级精度靶向特定疾病表位的全新抗体。首次建立了"从设计到验证"的完整计算抗体设计流程，为抗体药物开发开辟了全新路径。
01
创新点
1.利用微调的RFdiffusion网络，突破了传统筛选限制，实现了针对特定抗原表位的单域抗体从头生成设计。
2.通过冷冻电镜证实AI设计的抗体与抗原的结合模式与计算模型惊人一致，达到了原子级精度。
3.建立AI计算设计与实验筛选验证相结合的抗体开发新范式，证明该方法开发具有实际治疗潜力。
02
RFdiffusion抗体设计流程
抗体与抗原的结合主要依赖于其极其多变的互补决定区CDR环。研究团队对RFdiffusion进行了微调，使其能够专门用于抗体设计（图1）。这就好比训练一个AI建筑师，不仅让它会盖房子，还专门教会了它如何设计精密的门锁（抗体CDR环）来匹配特定的钥匙（抗原表位）。这一改进使得RFdiffusion能够根据给定的抗原结构，生成数千种具有不同CDR序列和构象的抗体骨架，极大地扩展了抗体设计的搜索空间。
图1 使用RFdiffusion进行抗体从头设计的流程图
03
VHH单域抗体的设计与验证
为验证该方法的实战能力，研究团队针对多种疾病相关靶点设计了VHH，包括艰难梭菌TcdB、流感H1血凝素、呼吸道合胞病毒（RSV）I和III位点、SARS-CoV-2受体结合域（RBD）和IL-7Rα（图2）。通过高通量酵母表面展示筛选或低通量大肠杆菌表达结合SPR，研究发现针对RSV III位点、流感血凝素、RBD和TcdB的最高亲和力结合物的解离常数（Kd）分别为1.4 μM、78 nM、5.5 μM和262 nM。重要的是，设计的VHH的CDR环与自然界中观察到的VHH明显不同，表明方法具有超越训练数据集的显著泛化能力。
图2 针对四种疾病相关靶点设计的VHH生化表征
04
VHH设计的原子级精度
为了进一步评估设计准确性，研究团队使用冷冻电镜确定了设计的抗血凝素VHH与天然糖基化、三聚体流感血凝素糖蛋白复合物的结构（图3）。结果显示，3.0 Å的高分辨率结构证实了设计的VHH CDR3结构与冷冻电镜结构高度一致（RMSD = 0.84 Å），证明了设计的原子级准确性。此外，亲和力成熟后的VHH保持了原始设计的结合模式和表位靶向，没有检测到结合方向或对接角度的变化，表明OrthoRep成熟保持了预测的表位结合模式。
图3 从头设计VHH结合流感血凝素和TcdB的冷冻电镜结构表征
05
双链scFv抗体的组合设计与验证
研究团队进一步测试了RFdiffusion设计双链scFvs的能力。由于同时准确设计六个CDR（重链和轻链各三个）的挑战更大，研究人员开发了一种组合组装策略：将具有相似结合模式的设计中的重链和轻链CDRs进行混合配对。如图4所示，通过筛选理论复杂度约为1000万的组合文库，研究人员成功鉴定了靶向TcdB的表位特异性scFvs，最高亲和力为72 nM。当将scFv转换为全长IgG1时，抗体显示出相当的亲和力（68 nM），证明方法可适用于临床级抗体开发。
图4 具有六个设计CDR的组合组装scFvs的生化表征
通过冷冻电镜解析了scFv6与TcdB的复合物结构（分辨率3.6 Å），结果显示scFv6沿Frizzled表位结合，冷冻电镜结构与设计模型紧密匹配（RMSD = 0.9 Å），六个CDR环的预测结构与冷冻电镜结构的叠加显示高度一致性（图5）。同样，scFv5与全长TcdB复合物的冷冻电镜结果也证实了预测设计与实验确定的复合物在结构、表位靶向和整体构象上的紧密匹配，证明RFdiffusion能够精准设计复杂的双链抗体界面。这是首次对从头设计的双链抗体进行结构验证。
图5 TcdB结合scFvs的冷冻电镜结构表征
06
总结与讨论
该项研究首次证明了针对目标上特定表位进行完全从头设计具有原子级精度的抗体是可能的，标志着计算生物学在抗体设计领域取得了里程碑式的突破，宣告抗体药物发现进入了“理性设计”新时代。利用RFdiffusion，科学家们不再受限于天然免疫系统的偏好，而是可以根据疾病治疗的需求，主动设计出结合特定表位、具有特定功能的抗体。
这不仅将极大地加速抗体药物的研发进程、降低成本，还有望攻克那些传统方法束手无策的“不可成药”靶点。未来，结合更先进的AI算法和高通量筛选技术，我们有理由相信，人类将拥有以此为基础的“抗体工厂”，为癌症、感染和自身免疫病患者快速定制出救命良药。
Share Http URL: http://www.wittx.cn/get_news_message.do?new_id=1535
Best Last Month
