AI-designad antikropp överträffar labbresultat i första blindade AI-testet

En AI-designad antikropp har överträffat det bästa resultatet från månader av traditionella laboratorieexperiment, enligt resultaten från det första internationella blindade AI-testet för antikroppsdesign, som publicerades i Nature Biotechnology den 25 augusti 2026.

Aureka Biotechnologies, ett AI-drivet läkemedelsbolag baserat i Kalifornien och Shanghai, tog förstaplatsen i AIntibody Challenge med en antikropp designad av grundmodellen AuraIDE. Antikroppen uppnådde en bindningsaffinitet på 94,7 pikomolar: en ungefär 2 000-faldig förbättring jämfört med ursprungsantikroppen och starkare än de 113 pikomolar som uppnåddes av den bästa experimentellt framtagna klonen efter tre månaders fagdisplay.prnewswire+1

Ett CASP-liknande test för AI inom antikroppar

AIntibody Challenge, som arrangerades av Andrew Bradbury och M. Frank Erasmus, lockade 29 organisationer som skickade in 511 AI-designade eller AI-förutsagda antikroppar fördelade på tre uppgifter. Med CASP-tävlingarna som validerade AlphaFolds förutsägelser av proteinstrukturer som förebild, var målet med utvärderingen att ge den första objektiva och prospektiva bedömningen av AI inom antikroppsutveckling.aintibody+2

I Challenge 1, som ansågs vara den mest praktiskt relevanta uppgiften, fick teamen endast första omgångens NGS-sekvenseringsdata från en ursprungsantikropps affinitetsmognad mot sars-cov-2-spikproteinets receptorbindande domän. De hade sedan 14 dagar på sig att designa upp till 10 nya antikroppssekvenser, vilka arrangörerna oberoende uttryckte och testade under enhetliga blindade förhållanden.prnewswire

"AIntibody Challenge skapades för att ge den första rigorösa prospektiva utvärderingen av artificiell intelligens förmåga att förbättra antikroppsutveckling med hjälp av oberoende tredjepartsvalidering", sade Bradbury.phys

Mer än bara rekombination

AuraIDEs vinnande sekvens var inte en enkel rekombination av mutationer som redan fanns i försöksdata. Den skiljde sig från ursprungsantikroppen på 19 aminosyrepositioner och från den närmaste sekvensen i datasättet med minst 12 aminosyror. Modellen placerade sig på första, andra och femte plats i Challenge 1 och skapade sex antikroppar med en affinitet under 10 nanomolar som dessutom klarade alla fem utvärderingar av utvecklingsbarhet.prnewswire

Aureka kom även på tredje plats i Challenge 2 (rankning av befintliga kandidater utifrån affinitet) och på nionde plats i Challenge 3 (design av helt nya CDR-kombinationer), vilket gjorde bolaget till det enda teamet som placerade sig topp 10 i alla tre uppgifterna.prnewswire

Betydelse för läkemedelsutveckling

Resultaten tyder på att AI nu kan ersätta minst en omgång av kombinatorisk biblioteksbyggnad och våtlabbsscreening vid antikroppsoptimering, en process som vanligtvis tar flera månader. Arrangörerna för AIntibody noterade dock att framgångarna inte konsekvent överfördes mellan olika uppgifter och att "bred och tillförlitlig generalisering fortfarande är en viktig utmaning för området".aintibody

Aureka, som stängde en Serie B-runda på 100 miljoner dollar tidigare i augusti, har hittills tagit in nästan 200 miljoner dollar och har samarbeten med flera globala läkemedelsbolag.biospace+1