在抗体药物开发领域，GPCR（G 蛋白偶联受体）和离子通道等靶点因其复杂的空间构象和低表达特性，长期以来被视为 “困难目标”。Antiverse 凭借机器学习与细胞工程的跨学科突破，构建了革命性的抗体发现平台，成功破解了传统技术在靶点识别与抗体筛选中的核心瓶颈，实现了6 个月内设计出靶向 GPCR 的功能性抗体的效率跃升。
- GPCR 类靶点在细胞表面的天然表达量通常较低（约 10³-10⁴拷贝 / 细胞），导致传统筛选方法难以捕捉到有效结合的抗体克隆；
- 离子通道的动态构象变化进一步增加了抗体识别的难度，常规免疫策略易产生非特异性结合分子。
- 传统噬菌体展示库或杂交瘤技术依赖天然免疫反应，对 “非免疫原性” 靶点（如自身抗原）响应不足；
- 低特异性抗体库会产生大量假阳性克隆，需耗费数月进行交叉反应验证，拖慢研发进度。
通过合成生物学技术重构细胞表达通路：
- 开发超表达载体系统：利用 CRISPR-Cas9 介导的基因整合技术，将 GPCR 靶点拷贝数提升至10⁶拷贝 / 细胞（较天然水平提高 100-1000 倍），显著增强抗体 – 靶点结合信号；
- 动态构象稳定化：引入纳米抗体或小分子配体锚定 GPCR 的活性构象，解决离子通道 “构象漂移” 导致的抗体结合失效问题。
- 结构预测模块：基于 AlphaFold2 解析靶点三维结构，识别潜在的抗原表位（如 GPCR 的胞外结构域、离子通道的配体结合口袋）；
- 对抗生成网络（GAN）：生成虚拟抗体序列库，通过模拟分子对接排除与人类同源蛋白交叉反应的克隆，将初始库特异性提升至 92% 以上。
- 结合流式细胞术（FACS）与微流控芯片，实现单细胞水平的抗体 – 靶点结合力检测：
- 单细胞捕获效率：每秒分析 10⁴个细胞，较传统孔板筛选提速 100 倍；
- 功能实时验证：同步检测抗体的内吞效率、信号传导调控能力，直接锁定具有药理活性的克隆。
- 深度学习模型训练：利用筛选过程中产生的数百万条结合数据，训练靶点 – 抗体亲和力预测模型，对候选分子的成药性（如血清稳定性、组织穿透性）进行排序；
- 干湿实验闭环：AI 预测排名前 100 的抗体可在 2 周内完成亲和力成熟优化，较传统定向进化方法缩短 50% 时间。
以代谢性疾病靶点 GPCR X为例，Antiverse 的研发流程如下：
- 靶点准备（第 1-2 个月）
- 构建 GPCR X 超表达细胞系（10⁶拷贝 / 细胞），通过冷冻电镜解析其与配体结合的活性构象；
- GAN 生成包含 10⁸条序列的虚拟抗体库，排除与人类受体同源性 > 70% 的克隆。
- 高通量筛选（第 3-4 个月）
- 单细胞筛选平台从抗体库中富集结合力 > 1nM 的克隆，获得 500 个高特异性候选抗体；
- AI 模型预测其中 20 个克隆具有理想的成药属性（如 IgG1 亚型、低岩藻糖基化水平）。
- 功能验证与优化（第 5-6 个月）
- 体外实验证实，候选抗体可阻断 GPCR X 与下游 G 蛋白的相互作用，IC₅₀低至 0.3nM；
- 体内动物模型显示，抗体在给药后 24 小时内显著降低血糖水平，且无明显脱靶毒性。
- 时间压缩：传统 GPCR 抗体发现需 18-24 个月，Antiverse 将周期缩短至6-8 个月，研发成本降低 60%；
- 成功率提升：早期管线中，针对 “不可成药” 靶点的抗体阳性率从行业平均的 < 5% 提升至 35%，显著扩大可干预疾病范围。
- 肿瘤免疫治疗：设计靶向肿瘤特异性 GPCR（如 CXCR4）的抗体 – 药物偶联物（ADC），实现化疗药物的精准递送；
- 神经科学：开发离子通道特异性抗体，用于治疗癫痫、疼痛等神经系统疾病，避免传统小分子药物的血脑屏障穿透限制。
- 开放Antiverse Cloud 平台：向药企提供靶点建模、虚拟筛选等 SaaS 服务，已合作开发 20 余个抗体项目；
- 建立困难靶点抗体数据库：收录 10 万 + 条抗体 – 靶点相互作用数据，推动行业从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型。
Antiverse 的使命，是通过机器学习与细胞工程的深度融合，让任何生物靶点都能被抗体精准识别。随着 AI 模型对蛋白质相互作用预测精度的提升（如 AlphaFold3 的发布），我们正迈向 “按需设计抗体” 的终极形态 —— 从癌症到自身免疫病，从罕见病到传染病，每一个困难靶点都将成为可干预的治疗机会。
加入我们：共同解锁抗体药物开发的新边疆，让 “不可成药” 成为历史，让每一个靶点都能遇见它的 “专属抗体”。
