01 引言

　　在创新药研发的竞速赛中，无论是抗体、多肽还是新型结合蛋白，分子的早期发现效能始终是决定项目成败的关键。然而，传统的分子发现流程长期受制于“周期”与“质量”的失衡：常规筛选模式往往耗时数月，难以应对瞬息万变的市场竞争;同时，面对超大规模库时，湿实验的筛选通量与数字化评价体系脱节，导致大量具有高亲和力、高特异性的潜在药物分子被淹没在海量数据中。此外，早期分子在真核系统中的表达量预测不足、成药性评估滞后，也成为了制约研发成功率的行业共性痛点。

　　针对上述挑战，三优生物依托智慧中枢，正式推出适用于抗体、多肽、结合蛋白等多种分子类型的“14天先导分子发现流程”。该流程通过AI引导的数字筛选(Digital Panning)、智能化序列结构分析及真核优化生产体系，将文库海选到核心分子验证的全过程压缩至14天。这一方案的意义在于，它打破了传统生物实验的线性节奏，通过“干湿实验”深度闭环，不仅在极速时间内锁定了优质候选分子，更在早期阶段化解了成药性风险，为全球生物医药合作伙伴提供了从序列到验证分子的极致加速方案。

　　Fig. 1 Molecular formats included in AI-STAL 2.0

　　02平台背景

　　AI-STAL 2.0的核心能力，根植于其庞大而精密的分子宝库。这一宝库不是单一来源的简单集合，而是由多个超万亿级、高度专业化的子库构成的立体式分子发现生态系统，具体包括：万亿全人抗体库、万亿共同轻链抗体库、万亿2C型单域抗体库、万亿4C型单域抗体库、万亿环状多肽库、万亿新型靶向蛋白库，以及磁阵列小鼠免疫抗体库、磁阵列羊驼免疫抗体库、磁阵列兔免疫抗体库和磁阵列犬免疫抗体库。

　　十大子库各具特征，可广泛应用于治疗、诊断、检测和科研等领域。正是这十大子库协同构成的探索引擎，赋予了AI-STAL 2.0在14天内从万亿级多样性中精准锁定高潜力先导分子的核心能力，为突破性生物药发现提供了最坚实、最丰富的分子起点。截至目前，AI-STAL 2.0平台已依托这一分子库体系完成1300多个分子发现项目，成功推动上百个PCC项目，其中10多个项目已进入临床阶段。

　　Fig. 2 The types of libraries included in AI-STAL 2.0

　　03平台优势

　　AI-STAL 2.0通过四个智能化工作站(Station 1至Station 4)的串联运作，将创新发现与验证周期高度压缩至14天。整个流程从AI引导的活性筛选与数字筛选开始，经智能序列到结构映射、可溶性预测等，再进入真核表达，最终在第14天完成功能性验证。这一流程不仅实现了从分子生成到验证的全链条闭环，还显著提升了候选分子的质量与可开发性。

　　Fig. 3 Flowchart of AI-STAL 2.0

　　优势一：AI引导的活性筛选，实现无偏差的快速初筛

　　传统噬菌体展示淘选依赖于物理淘选，往往存在文库覆盖度有限、筛选条件偏差等问题。AI-STAL 2.0则通过AI引导的活性筛选，彻底改变了这一模式。该平台利用智能算法对超万亿级分子库进行虚拟筛选，可在海量序列中快速锁定有潜力的核心分子。同时，它还集成了可溶性预测与实时亲和力及结合验证功能，在筛选早期便能剔除表达困难或易聚集的分子，从而大幅提升后续实验的成功率，为整个发现流程奠定高质量的基础。

　　优势二：智能化序列结构分析，深度解析分子空间构型

　　AI-STAL 2.0在结构生物学领域展现出强大的赋能能力。该平台通过“智能序列到结构映射”技术，能够在极短时间内将筛选出的氨基酸序列转化为三维空间结构模型。对于多肽、单域抗体等生物学功能高度依赖于正确空间折叠与构象的分子而言，该步骤不仅预测其三级结构，还可能涉及结合表位的分析。这有助于研发团队在前期就深入洞察分子与靶点之间的相互作用模式，从而更精准地指导后续的优化方向，避免在无效分子上浪费资源。

　　优势三：AI优化的生产与真核表达验证，确保分子可开发性

　　AI-STAL 2.0流程将计算设计与实验验证紧密结合。该阶段利用AI优化的生产路径，为每个候选分子设计最优的表达和制备方案，并采用真核表达系统进行验证。相比于原核系统，真核表达能够更准确地还原复杂分子的翻译后修饰(如糖基化等)，这对于IgG抗体、结合蛋白等复杂分子类型的活性至关重要。通过这一环节，AI-STAL 2.0确保了交付的分子不仅在计算模型中表现优异，更在实际表达中具备良好的可开发性和生物学活性。

　　优势四：候选分子交付准备，14天完成从设计到验证的全闭环

　　AI-STAL 2.0流程不仅仅是生成分子序列，而是提供“验证与交付”的完整解决方案。从第1天的AI虚拟筛选到第14天的可直接用于下游开发的候选分子，AI-STAL 2.0实现了药物发现早期阶段的全流程自动化与智能化闭环，将传统数月的周期压缩至短短两周。在第14天，研发团队拿到的不是一份简单的报告，而是经过真实亲和力验证、结构映射确认、真核表达优化后的高质量候选分子，以前所未有的速度赋能创新药布局。

　　04 平台案例

　　蛋白水平的活性分析

　　通过AI-STAL 2.0筛选获得的抗体候选分子大多具有较好的蛋白水平结合活性。如图4展示了采用ELISA分析候选抗体与抗原的亲和力测定结果，其中全部候选抗体均与抗原存在结合。

　　Fig. 4 Binding affinity determination by ELISA

　　细胞水平活性分析

　　通过AI-STAL 2.0筛选获得的抗体候选分子大多具有较好的细胞水平结合活性。如图5展示了采用FACS分析候选抗体与抗原的亲和力测定结果，其中全部候选抗体与过表达细胞株均存在结合。

　　Fig. 5 Binding affinity determination by FACS

　　05总结展望

　　三优生物的14天分子发现流程，是对“智慧研发”理念的深度践行，标志着三优生物药研发进入了“高速度、高通量、高确定性”的新阶段。从Day1-6的AI辅助数字化筛选，到Day7的“序列-结构”精准智能映射，再到Day8-14的真核表达验证与ELISA等生物活性检测，每一个关键节点都体现了数据驱动的闭环逻辑。该流程展现了极强的普适性，能够完美覆盖抗体、多肽及结合蛋白。这种以数据驱动、以AI辅助决策的闭环体系，不仅确保了交付分子的活性，更为后续的临床前开发奠定了坚实的分子质量基础。

　　展望未来，三优生物将继续深耕AI与生物技术的交叉领域，致力于将技术优势转化为推动行业变革的生产力。随着AI-STAL 2.0平台的持续演进，我们计划在2026年实现研发流程的全面自动化闭环，并力争在年内完成AI工具向“Agent(智能体)”研发模式的全面整合。三优生物愿以这种极致的研发效率，以更具前瞻性的技术布局和更高效的研发平台，赋能全球新药研发，助力更多创新药物在AI的加持下加速走向临床，造福全球患者。