在生物技术快速发展的浪潮中，人工智能正深刻重塑抗体药物的发现与研发路径。正如BBC近期报道所指出：“AI能够以低成本、高效率设计新分子，拓展我们对抗超级细菌的武器库，让我们在与病原体基因的博弈中占据先机。”若AI能助力开发新型抗生素，那么它在抗体药物研发中的潜力更是不可估量。 抗体研发面临的核心挑战是：如何在短时间内、大规模、精准地发现有效分子。而以Chai-2为代表的生成式AI模型，正成为破局关键。2025年8月，Chai Discovery宣布完成7000万美元A轮融资，彰显资本市场对AI驱动药物研发的强烈信心。Chai-2由Chai Discovery联合OpenAI推出，是一款基于全原子扩散框架的生成模型，可在无需依赖传统数据库或高通量筛选的前提下，设计出具有稳定三维结构的全新抗体序列，显著提升从设计到临床的转化效率。 Chai-2的核心优势在于其引入抗原特异性引导机制，能精准生成针对特定抗原表位的抗体，极大简化研发流程，开辟以往难以触及的治疗新路径。 扩散模型已成为生成生物学的主流技术，其通过将随机噪声逐步转化为有意义的蛋白质结构，展现出强大潜力。从AbDiffuser到AntiBARTy，再到RFdiffusion，一系列模型正依托高质量数据集不断突破抗体工程的边界。 然而，AI抗体设计仍面临挑战：若缺乏优质训练数据，模型可能生成在计算机中表现良好、但在实验中失败的“虚假有效”分子。 为解决这一痛点，Patsnap推出“老祖抗体-抗原数据集”（Lao Tzu Antibody-Antigen Dataset），该数据集融合AI分析与专家人工标注，整合来自专利与非专利文献的海量信息，涵盖超过数万条高可信度抗体-抗原相互作用数据。这一高质量资源，为研究人员训练和验证生成模型提供了坚实基础，显著提升抗体发现的准确性与成功率。 展望未来，随着扩散模型与大语言模型的深度融合，抗体与蛋白质设计将迎来新一轮突破。Patsnap将持续扩展Lao Tzu数据集，助力全球创新者加速实现颠覆性疗法的诞生。