Nabla Bio
AI protein design company whose JAM generative model designs antibodies and complex therapeutics against difficult targets such as GPCRs and membrane proteins.
Key Features
- JAM 生成模型
- 同時設計抗體與複合體
- 支援 GPCR 與膜蛋白目標
- 雲端即時產出候選
- 整合結構預測與優化
Pros
- 大幅縮短研發週期
- 高度自動化降低人力成本
- 能處理傳統難以設計的靶點
Cons
- 需提供高品質結構資料
- 生成結果仍需實驗驗證
Use Cases
- 新藥抗體開發
- 膜蛋白功能研究
- 複合治療分子設計
Editor's Note
結合 AI 與結構生物學，為膜蛋白藥物研發開闢新路。
FAQ
JAM 模型能設計哪類蛋白？
JAM 能同時設計單克隆抗體、雙特異性抗體以及融合蛋白，特別針對 GPCR、離子通道與其他膜蛋白等高難度靶點。
使用平台需要什麼前置資料？
只要提供目標蛋白的結構（PDB）或序列資訊，並說明期望的結合特性，即可開始生成設計。
生成的候選分子是否直接可用於臨床？
生成的候選僅屬於計算預測結果，仍需經過實驗驗證、優化與安全性評估，才能進入臨床開發階段。