Ginkgo Bioworks（NYSE: DNA）近日宣布推出多项新举措，旨在加速人工智能在生物药研发中的应用。其核心平台Ginkgo Datapoints携手Apheris，启动“抗体可开发性联盟”（Antibody Developability Consortium），并同步发起首届“AbDev AI竞赛”，旨在构建高质量数据基础设施，推动抗体类药物AI模型的发展。 当前，生物药研发面临成本高、周期长的挑战。尽管AI有望提升效率，但受限于数据不完整、分散等问题，模型训练效果受限。Ginkgo凭借其先进的实验室自动化能力，可快速生成高质、专用于AI训练的实验数据，弥补传统数据的不足。 “抗体可开发性联盟”聚焦抗体药物研发中关键难题——在早期预测并优化其稳定性、可生产性等属性，以提高后续临床与商业化成功率。该联盟由Ginkgo Datapoints主导，Apheris提供支持，采用“集中式数据生成+分布式联邦学习”模式，既保障数据安全，又实现跨企业协作。合作伙伴的敏感数据可保留在本地，通过Apheris的联邦计算技术实现模型联合训练，推动更通用、更可靠的AI模型发展。联盟目前正招募成员，预计2026年推出多类抗体格式的初始数据集与模型。 与此同时，Ginkgo启动首届AbDev AI竞赛，旨在评估当前抗体可开发性建模的水平，并建立行业通用的性能标准。竞赛将在Hugging Face平台进行，持续至11月初，优胜者将获得最高6万美元奖金。该活动将推动数据共享与方法透明化，识别技术短板，加速领域进步。 Ginkgo Datapoints此前已与Tangible Scientific、Inductive Bio合作，推进小分子药物的AI驱动研发。公司表示，这些举措标志着其在构建AI时代生物药研发数据生态方面的持续投入。 “我们正建立协作框架，推动行业标准的形成，塑造AI在关键药物研发领域的未来。”Ginkgo Datapoints总经理John Androsavich表示。 抗体药物是当前最成功的治疗模态之一，市场价值达数百亿美元。此次行动彰显Ginkgo在生物药AI数据基础设施领域的领导地位，也为整个医药研发生态注入新动能。