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瑞源生物
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服务简介
AI驱动的VHH抗体设计与筛选，是面向目标抗原开展计算机辅助从头设计（de novo design）的VHH单域抗体候选发现服务。VHH又称纳米抗体，来源于骆驼科重链抗体可变区，具有分子量小、结构紧凑、稳定性较好、组织可及性较高，并有机会识别凹陷、沟槽等传统抗体较难覆盖表位的特点。本服务以目标抗原的氨基酸序列/三维结构为基础，可结合客户指定表位或热点残基，采用RFdiffusion系列生成式模型开展VHH骨架及结合取向设计，使用ProteinMPNN进行CDR序列反向设计，再通过AlphaFold3批量初筛与重点复核，对候选抗原-VHH复合物进行分层排序，最终输出候选VHH序列、结构模型、结构置信度指标及关键结合位点分析结果。
应用领域
1、指定抗原的VHH从头设计
2、指定表位/热点定向设计
3、病毒、细菌毒素与病原相关靶点
4、肿瘤与免疫受体靶点和力成熟提供计算候选
技术优势
1、适合大规模候选抗体文库压缩：通过AlphaFold3批量初筛与重点复核，减少无效结构建模数量，提高计算效率。
2、结果可解释性更强：除输出互作预测评分外，还可提供 ipTM、pTM、ipTM+pTM等解释信息，便于客户理解候选互作关系。可根据客户研究目的灵活调整分析策略，如指定候选蛋白、指定复核数量、增加 Top 候选结构分析数量、增加特定互作界面展示等。
3、支持后续实验验证设计：可与瑞源现有分子动力学模拟、MM/GBSA、蛋白定向改造、结合位点分析、SPR、MST等产品形成衔接，为客户提供“预测筛选-结构解释-实验验证”的一站式解决方案
4、数据交付全面：可提供结果表、结构文件、可视化图片、分析说明和完整案例报告，便于客户后续汇报、课题设计和文章补充分析。
服务流程
本案例采用RFdiffusion、ProteinMPNN与AlphaFold3串联的分层工作流。RFdiffusion负责生成面向抗原的VHH骨架，ProteinMPNN在给定骨架约束下完成序列设计，采用AlphaFold3进行大批量复合物初筛，随后综合结构置信、界面合理性与序列多样性挑选，再次用AlphaFold3进行独立复核，对最优复合物进行结合位点可视化。
交付结果
品项 周期 交付内容 AI驱动的VHH抗体设计与筛选 14天 1、ProteinMPNN 序列设计
2、AlphaFold3 批量初筛及复核结果表
3、最优复合物pdb结构文件及结合位点可视化
4、Top1候选复合体pdb结构文件及可视化图片
5、详细的实验报告案例报告
参考文献
[1] Butcher J, Krishna R, Mitra R, et al. De novo design of all-atom biomolecular interactions with RFdiffusion3[EB/OL]. bioRxiv, 2025: 2025.09.18.676967. DOI: 10.1101/2025.09.18.676967
[2] Dauparas J, Anishchenko I, Bennett N, et al. Robust deep learning-based protein sequence design using ProteinMPNN[J]. Science, 2022, 378(6615): 49-56. DOI: 10.1126/science.add2187.
[3] Abramson J, Adler J, Dunger J, et al. Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3[J]. Nature, 2024, 630(8016): 493-500.
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