研发方向
AI 辅助治疗性单抗/双抗从头设计、CDR 构型优化、亲和力成熟、抗体人源化与成药性评估。
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A-Alpha Bio 与劳伦斯利弗莫尔国家实验室（LLNL）扩大合作，获美国国防部（DoD）追加 240 万美元资助，将合作范围从新冠扩展到 DoD 认定的其他潜在生物威胁。A-Alpha Bio 将用 AlphaSeq 测量抗体与病原体变异体之间数百万个蛋白质-蛋白质相互作用，用于训练机器学习模型，预测交叉反应性和毒株特异性结合剂，以加速未来药物发现。
推荐理由：合作从新冠扩展到其他潜在生物威胁，展示用高通量相互作用数据训练抗体结合预测模型的路径。
A-Alpha Bio 宣布与劳伦斯利弗莫尔国家实验室（LLNL）合作，利用 AlphaSeq 产生的结合数据训练机器学习模型，以加速针对新冠变异株的治疗性抗体发现。该项目由美国国防部支持，计划测量数百万量级的蛋白-蛋白相互作用，并借助 LLNL 的计算能力预测抗体与变异株冠状病毒蛋白的结合，作者称该思路也可用于其他快速演化的传染病和生物威胁。
推荐理由：该合作把 AlphaSeq 的大规模蛋白互作测量与 LLNL 算力结合，用于训练预测抗体与变异株结合的模型。
A-Alpha Bio 发布预印本，用 AlphaSeq 技术对 33 种单克隆抗体与数千个 SARS-CoV-2 变异株进行结合测试，在抗体与 RBD 刺突蛋白变异体之间识别出超过 15 万对蛋白质-蛋白质相互作用。作者指出，许多抗体药物正针对 RBD 刺突开发，意外突变可能使病毒逃逸抗体治疗。
推荐理由：A-Alpha Bio 用 AlphaSeq 大规模筛查 33 种抗体与数千个变异株的结合，为变异逃逸评估提供高通量方法参照。
A-Alpha Bio宣布获得比尔及梅琳达·盖茨基金会80万美元资助，将与Lumen Bioscience合作，用AlphaSeq平台产生的数据训练机器学习模型，开发针对肠道和呼吸道病原体的高效、交叉反应疗法。
推荐理由：该资助把AlphaSeq的高通量抗体结合数据与机器学习预测相连，展示了抗体跨菌株反应性开发的合作路径。