Erster blinder Welt-Benchmark: KI-designter Antikörper übertrifft Laborergebnisse

Ein von künstlicher Intelligenz entworfener Antikörper hat die besten Ergebnisse monatelanger traditioneller Laborexperimente übertroffen. Dies geht aus den Ergebnissen des ersten internationalen blinden Benchmarks für KI-Antikörperdesign hervor, die am 25. August 2026 in Nature Biotechnology veröffentlicht wurden.

Aureka Biotechnologies, ein in Kalifornien und Shanghai ansässiges Unternehmen für KI-Wirkstoffforschung, sicherte sich den ersten Platz im AIntibody Challenge. Der von seinem Basismodell AuraIDE entworfene Antikörper erreichte eine Bindungsaffinität von 94,7 Pikomolar: eine etwa 2.000-fache Verbesserung gegenüber dem Ausgangsantikörper und eine stärkere Bindung als die 113 Pikomolar, die der beste experimentell ermittelte Klon aus einer dreimonatigen Phagenreifung erzielte.prnewswire+1

Ein Test im CASP-Stil für Antikörper-KI

Der AIntibody Challenge, organisiert von Andrew Bradbury und M. Frank Erasmus, zog 29 Organisationen an, die 511 KI-entworfene oder KI-vorhergesagte Antikörper für drei Aufgaben einreichten. Angelehnt an die CASP-Wettbewerbe, die die Proteinstruktur-Vorhersagen von AlphaFold validierten, sollte der Benchmark die erste objektive, prospektive Bewertung von KI in der Antikörperentwicklung liefern.aintibody+2

In Challenge 1, der als praxisrelevantesten Aufgabe angesehenen Disziplin, erhielten die Teams lediglich NGS-Sequenzierungsdaten der ersten Runde aus der Affinitätsreifung eines Ausgangsantikörpers gegen die Rezeptor-Bindungsdomäne des SARS-CoV-2-Spike-Proteins. Anschließend hatten sie 14 Tage Zeit, bis zu 10 neue Antikörpersequenzen zu entwerfen, die von den Veranstaltern unabhängig exprimiert und unter einheitlichen Verblindungsbedingungen getestet wurden.prnewswire

"Der AIntibody Challenge wurde ins Leben gerufen, um die erste strenge prospektive Bewertung der Fähigkeit künstlicher Intelligenz zur Verbesserung der Antikörperentwicklung durch unabhängige Validierung Dritter zu ermöglichen", sagte Bradbury.phys

Mehr als bloße Rekombination

Die Siegersequenz von AuraIDE war keine einfache Rekombination von Mutationen, die bereits in den experimentellen Daten vorhanden waren. Sie unterschied sich vom Ausgangsantikörper an 19 Aminosäurepositionen und von der nächstgelegenen Sequenz im Datensatz um mindestens 12 Aminosäuren. Das Modell belegte die Plätze eins, zwei und fünf in der Rangliste von Challenge 1 und erzeugte sechs Antikörper mit einer Affinität von unter 10 Nanomolar, die zudem alle fünf Prüfungen zur Entwickelbarkeit bestanden.prnewswire

Aureka belegte außerdem den dritten Platz in Challenge 2 (Ranking bestehender Kandidaten nach Affinität) und den neunten Platz in Challenge 3 (Design neuartiger CDR-Kombinationen) und war damit das einzige Team, das in allen drei Aufgaben in den Top 10 landete.prnewswire

Bedeutung für die Wirkstoffforschung

Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass KI bei der Antikörperoptimierung nun mindestens eine Runde der Konstruktion von Kombinationsbibliotheken und des Wet-Lab-Screenings ersetzen kann, ein Prozess, der gewöhnlich Monate in Anspruch nimmt. Dennoch merkten die Organisatoren des AIntibody Challenge an, dass der Erfolg nicht durchgehend auf andere Aufgaben übertragbar war und dass "eine breite, zuverlässige Generalisierung eine wichtige Herausforderung für das Fachgebiet bleibt".aintibody

Aureka, das Anfang August eine Series-B-Finanzierungsrunde über 100 Millionen US-Dollar abgeschlossen hat, konnte bis heute fast 200 Millionen US-Dollar einwerben und pflegt Kooperationen mit mehreren globalen Pharmaunternehmen.biospace+1