在当今的创新药研发与诊断试剂开发中，单链抗体（scFv）凭借其分子量小、组织穿透力强、体内清除快及免疫原性低等独特优势，正成为CAR-T疗法、双特异性抗体及ADC药物开发的核心基石。

然而，传统的抗体发现过程往往面临周期漫长、成本高昂、筛选盲目性大等痛点。如何在没有已知完美结构的条件下，快速、精准地设计出针对特定表位的高亲和力scFv抗体？

科晶生物依托前沿的人工智能与结构生物学算法，为您提供了一套高效的破局方案——高亲和scFv抗体设计服务。今天，我们将通过一份真实的实战结题报告——《靶向B7H3高亲和scFv抗体设计》，带您沉浸式体验计算生物学是如何为抗体研发装上“加速器”的。

实战拆解：四步“算”出高亲和潜力分子B7H3（CD276）是一种在多种实体瘤中高度表达的重要免疫检查点蛋白，是当前肿瘤靶向治疗的热门研究方向。为了获得针对该靶点的高互作抗体，科晶生物技术团队打出了一套“AI生成+高通量初筛+精细建模验证”的数字化组合拳：

Step 1：精准锚定，锁定诱饵结合位点 抗体设计的成败，很大程度上取决于“瞄靶”的精准度。团队首先对B7H3蛋白的三维结构进行了深度解析，精准提取了关键的残基片段（黄色区域）作为诱饵蛋白。这一步就像是为后续的定向生成绘制了清晰的空间坐标，确保抗体设计有的放矢。

Step 2：海量生成，IgGM算法从头设计 锁定靶区后，科晶生物引入了专为抗体设计的生成大模型——IgGM算法。 不同于常规的序列突变检索，IgGM不仅能根据特定表位从头生成（De novo design）全新的抗体序列，还支持亲和力定向进化与预测。此外，它能为人源化提供强大支持，使得非人类抗体能够通过修改变得更适合人类使用，显著降低免疫原性风险。在此次任务中，IgGM算法基于诱饵蛋白的特定构象，迅速且高质量地生成了500个scFv候选抗体序列，极大地扩充了优质候选库的丰度。

Step 3：大浪淘沙，HDOCK高通量分子对接 面对500个候选序列，如何挑选出结合最紧密的“潜力股”？团队采用了结合模板匹配与自由对接算法的高效蛋白互作工具HDOCK进行严苛的虚拟筛选。 精筛结果令人振奋：所有500个scFv候选抗体均成功达到了-200的优秀结合阈值（置信度得分>0.7，提示具备极大概率的高效结合），且结合位点区域呈现出大量密集的氢键网络，空间构象极其稳定。

Step 4：金标准验证，AlphaFold3一对一精细建模 为了让计算结果更可靠地向湿实验转化，团队将HDOCK初筛出的Top 30候选数据，转入目前结构预测领域的明星模型——AlphaFold3中进行一对一的精细建模分析。 通过严密计算评估整体蛋白质三维结构准确性的 pTM，以及评估复合体接触界面预测准确性的 ipTM，科晶生物对结果进行了全方位的深度验证。

交付成果：高质量数据赋能高效研发 经过上述严苛的AI计算管线，科晶生物最终向客户交付了详尽的筛选数据总表。在报告中，多条对接分值极低、且ipTM与pTM分数双高的高优序列（数据表中标红序列）脱颖而出，且未出现脱靶现象。

这些经过数字化精筛的“金标准”候选者，将直接作为客户后续优先进行细胞学验证的极佳参照。这不仅大幅缩短了早期的研发周期，更为管线推进节省了高昂的试错成本。

携手科晶生物，加速您的研发管线 从海量生成到精细验证，科晶生物的“高亲和scFv抗体设计”服务，是将前沿AI算法转化为切实可行研发生产力的生动体现。

作为一家探索数字化生物的创新型技术服务商，我们不仅提供高精度scFv抗体设计，还能满足您对大分子对接评估、抗体人源化改造及亲和力成熟等多维度的定制化需求。

不再苦等传统筛选结果，让优质抗体“算”出来！ 如果您正在开展靶向治疗或诊断试剂研发，且面临靶点难筛选、抗体亲和力不佳的瓶颈，欢迎随时与我们联系。让我们用尖端算法，为您的科研提速！

参考文献：

1.IgGM: A Generative Model for Functional Antibody and Nanobody Design.

2.Wang, R., Wu, F., Shi, J., Song, Y., Kong, Y., Ma, J., He, B., Yan, Q., Ying, T., Zhao, P., Gao, X., & Yao, J. (2025). A Generative Foundation Model for Antibody Design. bioRxiv..

3.Cohen, Tomer et al. “NanoNet: Rapid and accurate end-to-end nanobody modeling by deep learning.” Frontiers in immunology vol. 13 958584. 12 Aug. 2022, doi:10.3389/fimmu.2022.958584.

4.Baek, M., DiMaio, F., Anishchenko, I., Dauparas, J., Ovchinnikov, S., Lee, G. R., ... & Jumper, J. (2021). Accurate prediction of protein structures and interactions using a three-track neural network. Science, 373(6557), 871-876.

5.Lin, Z., Rigden, D. J., & McGuffin, L. J. (2023). Language models of protein sequences at the scale of evolution enable accurate structure prediction. Science, 379(6631), 1123-1130.

6.Yan Y , Tao H , He J ,et al.The HDOCK server for integrated protein–protein docking[J].Nature Protocols, 2020, 15(Suppl 25):1-24.DOI:10.1038/s41596-020-0312-x.

7.Abramson, J., Adler, J., Dunger, J. et al. Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3. Nature 630, 493–500 (2024). https://doi.org/10.1038/s41586-024-07487-w.