Absci
AI 加速抗體研發，縮短藥物上市時間
Absci 是一家以生成式人工智慧為核心的藥物研發公司，專注於以「in‑silico」方式設計與驗證治療性抗體。透過深度學習模型結合高通量濕實驗資料，Absci 能在電腦模擬中快速篩選出具備高親和力與特異性的抗體候選，並在實驗室中進一步驗證其功能與安全性。這種端到端的流程大幅縮短了傳統抗體開發的週期，從數年縮減至數月，讓藥廠與生技新創能更快將創新療法推向臨床。
這是什麼
Absci 的平台結合了生成式 AI、結構生物資訊與自動化實驗技術，能在電腦上「設計」抗體序列，並即時預測其結合親和力、免疫原性與可製造性。平台會自動產生大量候選序列，並以高通量實驗快速產出實驗資料回饋模型，形成閉環學習。最終，研發團隊只需挑選少數最有前景的抗體進行深入驗證，省去大量的試錯成本。
解決什麼問題
傳統抗體研發需要大量的實驗篩選與長時間的優化，成本高且成功率低。Absci 透過 AI 先行篩選，將不具備開發潛力的序列在電腦階段就剔除，減少實驗室工作負擔；同時，高通量資料生成讓模型持續學習，提升預測精準度。對於需要快速回應新興疾病或個人化治療需求的藥廠與新創公司，Absci 提供了一條更快、更具成本效益的抗體開發路徑。
TheAI學院 編輯建議
編輯實測後的真心話結合 AI 與濕實驗的雙向迴路，是抗體研發的未來趨勢。
— theai 編輯團隊
主要功能
- 生成式抗體設計
- 高通量濕實驗回饋
- 結構預測與親和力評估
- 免疫原性與可製造性篩選
- 閉環學習平台
如何使用 Absci
- 藥廠或生技團隊與 Absci 洽談，定義要開發的治療性抗體標靶。
- 提供標靶抗原資訊，讓平台建立設計條件。
- 由生成式 AI 在電腦模擬中設計大量抗體序列。
- 讓模型即時預測各序列的結合親和力、免疫原性與可製造性。
- 挑出模擬表現最佳的候選，送進高通量濕實驗驗證。
- 把實驗資料回饋模型，形成設計與驗證的閉環持續優化。
- 選定經功能與安全驗證的抗體候選，加速推進臨床。
適用場景
- 新藥抗體早期探索
- 個人化癌症免疫治療開發
- 快速應對新興傳染病抗體需求
Absci 的優點與缺點
優點
- 大幅縮短開發週期
- 降低實驗成本
- 提升候選品質
缺點
- 需大量高品質濕實驗資料
- 初期模型建置成本較高
Absci 常見問題
Absci 的平台能否設計非抗體類型的蛋白質？
目前平台主要聚焦於治療性抗體的設計與驗證，對於其他蛋白質的生成仍在研發階段，未正式提供服務。
使用 Absci 需要自行提供實驗室設備嗎？
Absci 提供完整的高通量濕實驗服務，客戶只需提供設計需求與目標，實驗執行與資料回饋均由平台負責。
平台的預測結果準確度如何？
透過持續的閉環學習與大量實驗驗證，平台的結合親和力與免疫原性預測已達到業界領先水平，具體準確度會依目標抗原而異。
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