11月3日，Exscientia宣布将其平台扩展到小分子之外，旨在利用AI快速准确地生成新型抗体，并对配对的人抗体数据进行测序，为抗体设计创建更好的AI模型。据称，Exscientia的技术的初始版本已经能够构建精确的蛋白质模型，其速度比AlphaFold2快3.5万倍。总部位于英国牛津的Exscientia成立于2012年，是一家AI驱动的制药技术公司，致力于以最快、最有效的方式发现、设计和开发最好的药物。Exscientia开发了首个功能性精准肿瘤学平台，以成功指导治疗选择并改善前瞻性介入临床研究中的患者预后，并将AI设计的小分子推进到临床。目前优化抗体的方法（即使是使用机器学习的方法），仍然依赖于通过实验筛选来发现抗体。将生成式AI设计和生物制剂的虚拟筛选相结合，就能够研究更广泛的抗体空间，实现“无需筛选，即可针对特定靶标从头设计其所有生物制剂”的目标。
Exscientia整体管线（来源：Exscientia官网）
为了设计针对特定蛋白表位的新型抗体，需要快速、大规模地生成其结构的精确模型。如前文所述，Exscientia首席科学家Charlotte Deane教授所发明技术的最初版本，产生精确的蛋白质模型速度比AlphaFold2快3.5万倍。Exscientia显著地扩展了这些算法的范围、速度和集成，同时也将这些能力整合到其更广泛的平台上。Exscientia对抗体的虚拟筛选方法现在比已发表的最新技术准确3倍多。Exscientia的AI方法的关键是，利用观察到的人抗体空间知识，来优化用于临床开发的生物制剂。抗体的结合位点由两条链（重链和轻链）组成。通常情况下，抗体的测序仅限于单链，从而失去了抗体的真正生物学特性。该公司正在建立一个专有的配对链序列数据库，以便在更自然的环境中更好地了解抗体的复杂生物学特性。Exscientia正在使用这些数据进行机器学习，以便更准确地描述和建模人类抗体空间。推荐阅读：
https://investors.exscientia.ai/press-releases/press-release-details/2022/Exscientia-Expands-Biologics-Design-Capability-with-Automated-Laboratory/default.aspx