AI 模型加速蛋白设计：中国企业的布局与实验进展

赛诺菲把蛋白设计分成三个团队：做基础模型、做属性预测与虚拟筛选、做从头设计。GEN 采访中，赛诺菲生物药 AI 与设计负责人分别介绍了这三个团队的任务：第一组训练模型底座，第二组预测性质并筛选候选，第三组根据靶点设计新的抗体或纳米抗体。三组服务于同一研发目标。

在本报告的观察名单中，百图生科、百奥几何、Anew Labs 和圆壹智慧的三类能力最容易从公开资料逐项对上。它们都披露了模型底座、预测或计算筛选，以及从头设计；对应的产品和项目如下：

国内平台型企业的产品路径正在趋同：多家把“模型—设计—筛选—实验反馈”整合为研发闭环。百图的 BioMap OS、百奥几何的 GeoBiologics / GeoFlow，以及 Anew 的 AnewDDE，都在把模型、候选设计和计算评价与实验数据连接起来。原因很直接：模型生成的候选仍需筛选和验证，实验数据又可以指导下一轮优化。这是基于本报告所查企业的产品方向作出的判断，并非对全部中国企业的统计。

趋同主要发生在流程和产品形态，企业的能力重点仍不同。例如唯信计算侧重工具平台及第三方模型集成；百奥赛图结合真实免疫抗体库与 AI 筛选；百奥几何则将基础模型用于抗体生成和优化。它们都可能参与同一研发链条，但数据来源、模型自研程度和业务侧重不同。

目前更有价值的比较，是看具体项目的湿实验。

以下先还原 GEN 原文中赛诺菲受访者介绍的三个团队及其工作，再区分其他公司案例；这不是一套适用于所有企业的组织模板。

• 基础模型团队：开发基于序列和结构的模型，训练数据包含公开与内部数据。
• 属性预测与虚拟筛选团队：预测稳定性、溶解度和亲和力等，帮助从大量候选中选择送实验的分子；预测值不是实测值。
• 从头设计团队：从靶点抗原结构出发，设计结合它的抗体或纳米抗体。不同方法的输入条件和设计范围可以不同。
• 多特异性与实验反馈：多个抗体模块组合后，候选空间可能扩大到数十万；原文强调设计、合成、检测、反馈迭代，以及对自动化和高质量数据的需求。
• 其他公司的方法：Biolojic 表示会为具体项目微调专用模型，项目完成后退役；这是一家公司选择的策略，不代表通用模型不可用。
• 比较基准：A-Alpha Bio先用 28 个抗原做内部模型评测；其另一个多团队 VHH 基准使用 10 个共同靶点、约 11 万个提交序列，不能把两组数字混为同一场测试。
• 自动化案例：Anthropic 披露 Claude 调用多个蛋白设计与预测工具，外部实验在 15 个靶点中的 14 个找到结合物。

28 家是工作名单，覆盖中国企业与具有中国背景的海外公司；既有大分子药物研发与设计平台，也包括酶工程、实验服务及能力仍待核实的邻近企业。不同类型不能简单视作同类竞争者，也不代表行业全量。 分类沿用 drughot topics 现有分组（2026-11-12 核对）；该分类用于导航，不等于公司间竞争关系或技术排名。

名称按模型与平台 / 工具区分；模型包括基础模型和结构预测、生成等任务模型。

属性预测估计候选分子的性质；虚拟筛选利用计算评价，从候选集合中选出优先测试的分子。湿实验提供结合、活性等实测结果。

大分子属性预测与优化

晶泰科技：公司材料介绍 XupremAb 覆盖抗体发现、亲和力调节和可开发性评估；其中 XtalFold 用于抗体—抗原复合物结构预测。

Anew Labs：团队的 ImmunoSeq 研究利用抗体序列评估免疫原性风险；AnewDesign另以结构一致性、序列风险与多样性筛选设计候选。

百图生科：xTrimo 系列支撑蛋白设计及预测。百图人员参与的 MmALS 论文结合模型和实验数据进行三轮酶定向进化。

百奥几何：公司案例披露 VHH 多目标优化，考察活性、稳定性、非特异性与人源性；所称“零样本”指模型未用该靶点数据微调。

天鹜科技：MatwingsVenus 手册列出 12 项功能与性质预测，包括溶解性、稳定性、最适温度与 pH、催化周转数及三类免疫原性预测。

唯信计算：WeADApt（早期版本名为 AlphaMHC）用于免疫原性相关风险预测，官网介绍了不同版本的测试方法。

剂泰科技：AiProtein 披露抗体亲和力、溶解度、产量等预测模块，并用于内部抗体工程迭代。

寻明生科：AIntibody Challenge 1基于既有抗体和筛选测序数据开展亲和力成熟，并统一检测设计候选的亲和力和部分可开发性指标。

百奥赛图与圆壹智慧：分别披露候选结构 / 表位排序和抗体—抗原亲和力预测排序。

百普赛斯、诺唯赞：年报分别披露 AI 蛋白改造和酶定向进化平台。

蛋白 / 抗体候选的筛选

晶泰科技：公司会议海报展示了对免疫来源抗体序列的 AI 辅助筛选，以及后续结合与细胞功能实验。

百奥赛图：RenSuper / RenNano 从真实免疫来源的抗体库中筛选候选，结合 AI 与 NGS 进行分析和质量控制。

天鹜科技：VenusMine 用于从大量蛋白序列中挖掘酶候选。

唯信计算：WeMol 官方目录列有蛋白—蛋白对接、蛋白—多肽对接和性质评估等工具，其中部分集成了外部方法。

智药元创：公司服务页介绍蛋白 / 多肽序列设计及虚拟筛选服务。

粒影生物：Proteincraft 公司发布介绍平台整合蛋白结构预测与设计、底盘细胞改造和高通量虚拟筛选。

百普赛斯与诺唯赞：公开资料介绍蛋白 / 酶改造和相关实验筛选服务。

邻近方向：蛋白—小分子计算

深势科技 Uni-Dock用于蛋白—小分子对接；晶泰 XFEP / XPose分别用于亲和力和结合构象预测，服务小分子研发。

从头设计根据目标提出新候选；亲和力成熟或定向突变通常从已有分子出发，通过修改改善性质。两类任务可以在研发流程中衔接。

从头生成与实验筛选

Anew Labs：AnewDesign结合生成工具、结构评估和实验反馈。在一个内部靶点的研究中，首轮 50 个纳米抗体候选有 7 个结合，SPR 亲和力为 46–390 nM；根据实验反馈优化后，16 个候选的 SPR 亲和力达到 1.8–8.1 nM。两阶段累计测试 150 个克隆。

百图生科：LGR5 VHH 预印本介绍针对 LGR5 指定表位的多轮设计、实验反馈与冷冻电镜结构解析；公司披露其中一轮测试的 35 个候选中有 7 个结合。

百奥几何：GeoFlow V3 公司发布披露了针对指定表位的抗体从头设计；其 15.5% 为公司报告的多任务平均数，总送测分母与平均方法尚未充分披露。

分子之心：MMDesign 技术报告披露 18 个靶点、19 个靶点×模态项目中，18 个项目至少获得一个结合物。报告表格另列出候选级命中合计 139/453，其中包含部分重新设计结果。

途深智合：公司平台页展示 CLDN18.2 抗体从头设计，列出 29 个设计、2 个功能性 hits 和最佳 1.56 nM 亲和力；页面没有交代完整送测分母与功能判定标准。

力文所：公司报告解读披露 Pallatom2 在 10 个靶点上测试 210 个预筛选候选，其中 112 个有结合活性。每个靶点在送测前采样 728–2,400 次，具体方法见第 07 节。

觅深知源、科迈生物、英灵殿科技：分别披露抗体从头设计及实验、表位导向抗体设计和蛋白结合物设计。公司披露的项目结果与具体实验口径见第 07 节。

剂泰科技、智药元创与圆壹智慧：公司分别介绍 NbDiff 抗体生成、蛋白 / 多肽从头设计服务和序列级抗体设计。

已有分子的优化

寻明生科：AIntibody Challenge 1以既有抗体和筛选测序数据进行亲和力成熟，并开展统一盲测。最佳设计的 KinExA 实测亲和力为 94.7 pM，与实验对照的 113 pM 在统计上并列。

华深智药 / Earendil：与清华团队合作的 PNAS 研究从已有新冠中和抗体出发，经多轮设计和体外中和实验，得到中和能力改善的变体。

百奥几何与剂泰科技：前者披露客户 VHH 多目标优化，后者披露内部抗体工程迭代。

邻近方向：酶与功能蛋白

天鹜科技、智峪生科、粒影生物、诺唯赞均涉及酶或功能蛋白的发现、改造或研发服务。智峪参与的 CataPro 论文与百奥几何 × 诺唯赞 IVD 酶案例分别展示了特定酶的活性和目标产物得率优化。

热景生物在年报披露抗体与多肽设计方向，具体任务类型和项目实验结果尚未明确。

合作与管线：与实验结果分开

Earendil 于 2025 年与赛诺菲签署两项双抗授权协议：公司公告列出 1.25 亿美元首付款及最高 17.2 亿美元里程碑款。2026 年的新合作约定首付款及近期付款合计最高 1.6 亿美元；基因泰克合作披露 5,500 万美元首付及超 15 亿美元潜在总额，交易以惯常交割条件为准。

汇总截至 2026-11-12 可追溯的代表性实验结果、项目节点和实验流程，重点关注设计对象、送测范围、检测方法与结果。

抗体、结合蛋白与多肽：企业披露的实验结果

外部统一实验：与名单企业相关的盲测

邻近方向：酶和工具蛋白

按公开材料标记相关能力线索，供回到第 04—07 节查阅；不是统一测试成绩，也不是公司排名。

公司披露也是一手材料，但不等同独立复验；“●”只表示有对应公开材料，不评价精度或成熟度。“○”不代表该公司没有能力。模型一列包括基础模型和任务模型，不能据此认定都是基础模型；第三方工具的集成与自研已尽可能标注，筛选如涉及小分子会注明对象。 每个有具体能力表述的单元格可点击“来源”。