传统抗体筛选依赖免疫动物或现成抗体库，存在以下问题：
1、响应周期长：从免疫到筛选周期通常需数周至数月
2、缺乏特异性：对表位隐蔽或非免疫原性目标识别能力差
3、结构优化难：亲和力优化、稳定性增强常需大量实验验证
4、尤其在抗病毒、抗肿瘤等快速响应类应用中，传统方法难以满足需求。
致一生物基于AI结构建模与序列生成技术，搭建从头设计+骨架优化一体化平台，实现无需抗体库、快速响应的新一代抗体开发流程：
| 模块 | 技术工具/模型 | 功能描述 |
| 抗体序列生成 | RFdiffusion、ProteinMPNN | 设计可变区序列与抗原结合面残基 |
| 抗体结构建模 | AlphaFold3 | 高精度预测单域抗体三维构象 |
| 抗原对接预测 | HDOCK | 模拟抗原-抗体结合模式，筛选结合位点 |
| 骨架稳定性优化 | ProteinMPNN + 骨架替换库 | 提升热稳定性、表达效率、亲和力 |
| 亲和力评估 | 结合自由能打分 + 分子动力学辅助 | 排序候选抗体构象，辅助实验选型 |
抗原结构准备（AF3预测或客户提供）
纳米抗体序列设计（RFdiffusion + MPNN）
结构建模与构象优化（AlphaFold3）
对接分析与结合模式打分（HDOCK）
骨架替换与亲和力优化
候选构象排序与推荐（含自由能打分、关键残基分析）
无需抗体库，快速响应新靶点
从头构建结合界面，适配隐蔽或复杂表位
结合ProteinMPNN优化亲和力与稳定性
多轮打分与专家参与，提高生物学可行性
1、纳米抗体序列 ×3–5条（含CDR位点标注）
2、建模结构文件（.pdb）+结合构象分析图
3、亲和力打分表+关键残基表
4、可选服务：实验建模建议、骨架替换建议
[1] Bennett NR, Watson JL, Ragotte RJ, et al. Atomically accurate de novo design of antibodies with RFdiffusion. bioRxiv [Preprint]. 2025 Feb 28:2024.03.14.585103. doi: 10.1101/2024.03.14.585103.
[2] Watson JL, Juergens D, Bennett NR,et al.. De novo design of protein structure and function with RFdiffusion. Nature. 2023 Aug;620(7976):1089-1100. doi: 10.1038/s41586-023-06415-8.