从AI分子设计到湿实验闭环，瑞孚迪助力AI药物发现（AIDD)
2026-10-23 来源:本站 点击次数:40从AI分子设计到湿实验闭环，瑞孚迪解锁AI药物发现（AIDD) 的核心密码
当AI能在数天内生成数千种候选蛋白与抗体设计，药物研发的瓶颈早已不再是“设计不出分子”，而是“测不过来分子”。
从Anthropic Claude模型全自动完成15种靶点的从头蛋白设计，到全球70亿美元“闭环实验室（Lab-in-the-Loop）”市场的爆发，AI正在重塑药物研发的全流程——而湿实验的验证通量与数据质量，正成为决定AI研发效率的核心关卡。
AI重构药物研发
闭环实验室成新范式，湿实验不是减少而是更关键
闭环实验室成新范式，湿实验不是减少而是更关键
过去的药物研发是缓慢的串行流程：人类专家设计分子→合成→实验验证→人工分析优化，一轮迭代往往需要数周甚至数月。
而随着AI与机器学习的渗透，Lab-in-the-Loop（闭环实验室）正在成为新一代研发范式：AI模型自主完成靶点调研、表位筛选、分子设计并输出候选序列，湿实验室对候选分子进行实验验证，产生的结合动力学、亲和力等定量数据再反向反馈给AI模型，指导下一轮设计优化，形成「设计—构建—测试—学习」的持续循环。
针对“AI会取代湿实验”的行业观点，William Blair在《从代码到临床》白皮书中明确指出：“AI并非取代药物研发的实体工作，而是在重塑它。湿实验室将被淘汰的说法言过其实。”恰恰相反，AI生成的候选分子规模越大、复杂度越高，对湿实验验证的速度、精度和通量要求就越高。
Leerink Partners报告测算，AI赋能的抗体发现相关生命科学工具总市场规模约70亿美元，其中结合亲和力检测作为闭环的核心环节，是整个研发工作流中不可替代的核心支柱。
AI研发的核心瓶颈
传统检测技术跟不上AI的产出速度
传统检测技术跟不上AI的产出速度
当AI模型一天就能生成数千至上万种候选分子，传统的实验验证技术正成为明显的短板：
- 传统低通量SPR平台单批次只能检测少量样本，完成大规模筛选需要数月仪器时间，且样本消耗量巨大，远超出AI设计项目的常规抗原储备。
- 初筛阶段多采用ELISA等定性方法，只能给出“结合/不结合”的结果，缺乏动力学、亲和力、表位信息等高质量定量数据，无法为AI模型提供充足的训练反馈。
- 传统SPR受限于通量，只能作为二级验证工具，大量潜在优质先导化合物在初筛阶段就被遗漏，形成“速度与分辨率不可兼得”的行业困境。
简言之，AI把设计效率提升了十倍，传统验证技术却还停留在原地，研发瓶颈从“设计端”转移到了“实验端”。
Lab-in-the-Loop
瑞孚迪构建AI新药发现全链路验证体系
瑞孚迪构建AI新药发现全链路验证体系
当AI技术重塑药物研发范式，构建“设计—构建—测试—学习”的Lab-in-the-Loop（闭环实验室）工作流，已成为释放AI研发效能的核心路径。瑞孚迪（Revvity）深度整合AI驱动的信息学、自动化、试剂、成像、分析技术与科研专业能力，打造覆盖模型构建、实验研究、生物学验证到持续迭代学习的全链路解决方案，通过生成高生物学相关性、高可重复性的标准化数据集，打通AI预测建模与湿实验研究的壁垒，全面加速新药发现进程。
在湿实验启动前，瑞孚迪计算设计与信息学解决方案可辅助研究人员提出假设、设计实验，通过AI分析与建模识别数据规律、确定研究优先级，结合虚拟筛选优先锁定高潜力候选方向；依托Signals One™、Signals ChemDraw™、Signals Xynthetica™软件体系，将计算筛选与实验验证无缝衔接，推动AI驱动的洞见持续反馈至下一轮研发，实现预测与验证的高效迭代。
在实验验证层面，瑞孚迪构建了多维度的试剂与分析技术矩阵：
- 分子检测端，EnVision Nexus多功能酶标仪搭配Alpha、HTRF等试剂，实现高通量分子互作与功能定量；
- 细胞分析端，BioLegend流式抗体解决方案支撑精准的细胞分群与功能鉴定，Celigo全视野细胞扫描分析仪可完成快速细胞计数与初筛，Opera Phenix OptIQ高内涵成像系统搭配细胞成像试剂盒，实现单细胞分辨率的深度表型分析；
- 体内与分子表征端，小动物活体成像系统支持在体药效动态监测，LabChip GX Touch核酸分析仪覆盖核酸样本的精准分析与质控。
配合Fontus工作站与plate::handler机械臂实现实验流程全自动化，方案可大幅提升筛选通量与结果可重复性，实现跨研究的数据统一管理。针对抗体药物研发最核心的亲和力、结合动力学与表位表征需求，瑞孚迪整合Carterra高通量SPR技术平台，为AI生成的海量候选分子提供金标准级定量验证，补齐AI药物发现闭环的关键一环。
Carterra HT-SPR
为AI研发量身打造的验证引擎
为AI研发量身打造的验证引擎
Carterra深耕无标记生物传感器技术逾20年，其HT-SPR平台将专利微流控技术与实时阵列SPR检测相结合，从通量、数据质量、场景覆盖三个维度，完美匹配AI时代的研发需求。
超高通量
匹配AI的分子产出规模
Carterra平台具备行业领先的检测通量，单轮实验最多可分析15万个分子相互作用，样本用量仅为传统系统的1%。
其中2026年初推出的Carterra Vega更是行业里程碑：作为全球首款48通道HT-SPR平台，每条通道可检测2种配体，通量是主流8通道SPR平台的12倍，单日可筛选超过20000种小分子化合物，较现有技术提升一个数量级。这一突破首次让金标准SPR技术直接应用于化合物库初筛，真正实现“高通量不牺牲高质量数据”。
图2：Carterra Vega™是全球首款48通道HT-SPR平台，专为高通量初筛设计，兼顾小分子与大分子检测
全流程覆盖
从初筛到优化的全场景支撑
Carterra形成了LSA、LSA XT、Carterra Ultra、Carterra Vega完整的产品矩阵，覆盖药物研发从初筛到深度表征的全流程：
- 初筛阶段：实现高通量小分子、片段筛选、抗体筛选，快速锁定阳性Hit。
- 结合表征阶段：完成亲和力、动力学、物种交叉反应性、表位分组等全面分析。
- 优化阶段：支持抗体工程、突变体筛选、表位作图等深度研究。
无论是AI生成的大规模候选库，还是后续的迭代优化分子，都能在Carterra平台上完成对应检测，无缝融入AI研发工作流。
图3：LSA、LSA XT、Ultra、Vega应用范围
行业印证
Carterra HT-SPR助力
Anthropic完成最大规模AI蛋白湿实验验证
图1：AI药物发现HT-SPRTM工作流程图
行业印证
Carterra HT-SPR助力
Anthropic完成最大规模AI蛋白湿实验验证
图1：AI药物发现HT-SPRTM工作流程图
2026年8月，Anthropic发布重磅研究：Claude模型全自动完成针对15种高难度靶点的从头蛋白结合剂设计，全程无需人工介入设计决策。所有1320个设计分子由Twist Bioscience与Adaptyv Bio采用Carterra HT-SPR平台完成实验验证。
- 效率提升：仅用数周就完成了全部样本的结合动力学与亲和力检测，而传统方式需要数月。
- 性能验证：头对头对比中，Claude设计的最优RBX1结合剂亲和力达3.9 nM，是此前公开设计竞赛优胜分子（45 nM）的10倍以上。
- 额外价值：通过阵列并行检测人源、鼠源、食蟹猴源靶点，一次性获得物种交叉反应性数据，无需额外开展后续研究。
当AI成为药物研发的新生产力，高质量、高通量的湿实验数据便是支撑模型持续进化的“地基”。
从闭环实验室市场的快速发展，到Anthropic自主蛋白设计研究的规模化实验验证，瑞孚迪整合AI信息学、自动化、试剂、成像、分析及HT-SPR等高通量实验技术，贯通模型构建、实验研究、生物学验证与持续学习，让实验验证跟上AI设计的速度，为每一轮模型迭代提供可靠的数据支撑。
未来，瑞孚迪将持续推动AI预测与湿实验验证高效协同，加速新药发现进程。
- 效率提升：仅用数周就完成了全部样本的结合动力学与亲和力检测，而传统方式需要数月。
- 性能验证：头对头对比中，Claude设计的最优RBX1结合剂亲和力达3.9 nM，是此前公开设计竞赛优胜分子（45 nM）的10倍以上。
- 额外价值：通过阵列并行检测人源、鼠源、食蟹猴源靶点，一次性获得物种交叉反应性数据，无需额外开展后续研究。
当AI成为药物研发的新生产力，高质量、高通量的湿实验数据便是支撑模型持续进化的“地基”。
从闭环实验室市场的快速发展，到Anthropic自主蛋白设计研究的规模化实验验证，瑞孚迪整合AI信息学、自动化、试剂、成像、分析及HT-SPR等高通量实验技术，贯通模型构建、实验研究、生物学验证与持续学习，让实验验证跟上AI设计的速度，为每一轮模型迭代提供可靠的数据支撑。
未来，瑞孚迪将持续推动AI预测与湿实验验证高效协同，加速新药发现进程。
了解更多详情
电话：021-60645803
扫描下方二维码或点击按钮咨询
一键咨询
电话：021-60645803
扫描下方二维码或点击按钮咨询
一键咨询
相关文章
更多 >