ImmuneAgent系统实现广谱中和抗体高效发现
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研究提出ImmuneAgent闭环AI系统，结合多模态推理、持续元学习与湿实验反馈来筛选广谱中和抗体。在110个克隆候选中，该系统中和抗体发现率达约55%（60个），广谱中和抗体产出率约11%（12个），显著优于同预算下的序列预测或共折叠模型。其发现的5种抗体对致死流感提供100%体内保护，与临床阶段药物MEDI8852相当。系统还确认FCRL5+CD27+非典型记忆B细胞是广谱中和抗体储库，并在无抗原特异性分选下发现了抗hMPV与HPV抗体。
全文梳理
AI 摘要依据下方信源原文自动整理，非原文转载系统架构与核心表现
ImmuneAgent是一个闭环AI系统，将多模态推理、持续元学习与湿实验反馈相融合，用于从人类自然免疫库中发掘广谱中和抗体。针对接种或感染人群的天然B细胞受体库进行筛选时，在110个克隆候选抗体中，该系统的中和抗体发现率达到约55%（60个），广谱中和抗体产出率约11%（12个）。在同等克隆预算下，其表现大幅超越了当前先进的基于序列的中和预测器及共折叠模型。
体内保护效果与机制发现
在生物体验证中，由ImmuneAgent发现的5种抗体在面对致死性流感病毒挑战时，提供了100%的体内保护，该保护效力与处于临床阶段的疗法MEDI8852相当。在机制层面，系统还原了广谱中和抗体活性的细胞与结构决定因素，确认FCRL5+CD27+非典型记忆B细胞是广谱中和抗体的一个保守储库，同时发现疏水界面富集是跨病毒的结构特征签名。
跨病毒泛化与应用前景
上述发现的细胞与结构特征能够泛化至未见过的抗原。基于此，系统在无需进行抗原特异性分选的条件下，成功发现了针对人类偏肺病毒（hMPV）的交叉中和抗体以及针对人乳头瘤病毒（HPV）的中和抗体。这些结果证实，ImmuneAgent作为一个可泛化的框架，能够针对新发病毒威胁实现快速的治疗性抗体发现。
为什么值得看
为应对新发病毒威胁提供通用型AI抗体发现框架，广谱抗体产出率与体内保护效果突破现有计算方法。
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