2025年11月4日，美国范德堡大学医学中心Ivelin Georgiev教授团队在“Cell”期刊发表了题为“Generation of antigen-specific paired-chain antibodies using large language models”的学术论文。该论文展示了一个名为 MAGE（Monoclonal Antibody Generator） 的AI模型，可以直接根据病毒蛋白序列“生成”可识别并中和病毒的人体抗体。这一成果被认为是人工智能与生物医学融合的重要里程碑。

抗体研发为何需要AI？
    抗体是人体免疫系统的“靶向武器”，能精准识别并中和病原体，是抗感染治疗和疫苗研发的重要基础。但传统的抗体发现过程十分复杂：
1. 研究人员要从患者或动物体内采集免疫细胞；
2. 再通过筛选、克隆、培养等多步实验找出能识别目标病毒的抗体；
3. 最后还需优化序列、验证功能。
    整个流程通常需要数月到数年，成本高昂、效率有限。面对突发疫情，如新冠病毒或新型流感病毒，这样的研发速度往往远远赶不上病毒传播的速度。因此，科学界一直在寻找一种“更快”的方法，让计算机在实验室之外，也能预测、设计甚至创造抗体。

MAGE：让AI“学会”免疫语言
    MAGE是一种基于蛋白语言模型（Protein Language Model, PLM）的人工智能系统。就像人类语言由词汇和语法构成，蛋白质也由氨基酸“单词”组成复杂的“句子”。研究团队让AI学习了超过1.8万对已知的抗体-抗原序列，并使用深度学习技术对模型进行“微调”，让它理解不同蛋白之间的结构规律和相互作用。与以往的抗体设计不同，MAGE不需要任何已知模板。只需输入一个病毒蛋白序列，AI就能自动生成一对完整的抗体重链（VH）和轻链（VL）序列，这些序列随后可以在实验室中合成并验证其功能。这种方法相当于让AI在“语言”的层面上重新发明免疫分子，使抗体设计从依赖经验转向依赖智能。

实验验证：AI抗体真的能“打病毒”
研究团队让MAGE针对三种重要病毒生成抗体，并在实验室中进行验证：
1. 新冠病毒（SARS-CoV-2）
研究人员让MAGE针对新冠病毒刺突蛋白的受体结合区（RBD）生成了1000种抗体，其中9种能稳定结合病毒蛋白。更令人惊喜的是，其中一株抗体在中和实验中表现出高达6.7 ng/mL的强效中和能力，可与现有治疗性抗体相媲美。
2. 禽流感病毒（H5N1）
面对一种此前模型未见过的新型H5N1病毒株，MAGE依然成功生成多种能结合并中和病毒的抗体，显示出“零样本学习”（zero-shot learning）能力——即无需先验数据，就能推理出有效方案。这为未来应对突发疫情提供了新思路。
3. 呼吸道合胞病毒（RSV-A）
针对RSV，MAGE生成的多株抗体不仅能有效结合病毒表面蛋白，还有部分抗体在冷冻电镜分析中显示出全新结合位点和独特结构模式，其中两种抗体（RSV-2245与RSV-3301）在细胞实验中表现出强力中和活性。
这些结果表明，AI生成的抗体不仅可识别病毒，还能真正“起作用”。


从数据到分子：AI改变了抗体设计的逻辑
    以往的抗体研究往往局限于“改造”已有抗体，而MAGE做到了“从零开始”。研究团队指出，MAGE并不是在复制已有抗体，而是在学习它们的规律后，自主“创作”新序列。这些AI生成的抗体中，有相当一部分在序列上与训练数据差异明显，甚至在关键区域（如抗体结合位点CDR3）上完全创新。更重要的是，MAGE还能针对不同病毒生成不同风格的抗体组合。例如：对新冠病毒，它倾向使用IGHV3-53/66基因家族；对流感病毒，它偏好IGHV4-34；对RSV，则主要使用IGHV1-18。这些差异与人类自然免疫反应中观察到的规律高度一致，说明AI确实“学懂了”免疫系统的语言。

未来前景：AI助力“按需设计”抗体药物
MAGE的成功，不仅在于科学突破，更在于其应用潜力。
未来，它可被用于：
1. 快速应对新发传染病：在病毒出现初期，AI即可生成候选抗体，用于疫苗或药物研发；
2. 降低研发成本：减少动物实验和大规模筛选；
3. 加速个体化医疗：根据患者病毒变异或免疫特点定制治疗性抗体；
4. 推动疫苗佐剂和免疫设计研究：通过预测抗原表位与抗体结合模式，优化免疫原设计。

    研究负责人Ivelin Georgiev教授指出：“我们希望有一天，当新病毒出现时，AI能在几小时内提供一批可直接合成、测试的抗体候选物，让人类真正实现快速免疫响应。”

科学的未来：AI不只是工具，而是合作者
    尽管MAGE仍有局限——比如目前无法直接预测抗体的中和强度或长期稳定性，但它展示了AI在生命科学中的巨大潜力。从结构预测（如AlphaFold）到药物筛选，如今再到抗体生成，人工智能正从“辅助研究”迈向“参与创新”，成为科研团队的“虚拟合作者”。人工智能正让抗体研发从“慢工出细活”变为“智能快反应”。当AI能理解蛋白质语言并设计出有效抗体时，人类或许已迈入一个可以“用算法构建免疫力”的新时代。

论文链接：https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(25)01135-3

来源: 云兮疫苗科普