領先高通量表面等離子共振(HT-SPR™)平台供應商Carterra,今日重點介紹其LSA-XT平台在Google DeepMind發表於《自然》雜誌的新研究中扮演的角色。該論文題為「保留功能的AI生成蛋白質水印」,介紹了SynthIDBio,這是一系列用於在AI設計的蛋白質序列和AI預測結構中嵌入來源簽名的方法。Google DeepMind科學家與Adaptyv Bio合作,Adaptyv Bio利用Carterra HT-SPR技術,測量帶水印的蛋白質是否仍能像未標記設計一樣有效結合其目標。
證明功能得以保留
「實驗室循環」工作流程 AP圖片
水印要在生物學上發揮作用,蛋白質必須仍能結合其目標。這只能在實驗室中確認。研究人員測量了數百種AI設計蛋白質,針對三種具治療相關性的目標(SARS-CoV-2受體結合域、VEGF-A及PD-L1)的結合動力學及親和力。研究亦描述了SynthIDBio-structure,這是AlphaFold 3的一個精細調整版本,可在預測的生物分子結構中嵌入難以察覺的水印,且準確度損失可忽略不計。這項概念驗證在生物安全及科學誠信方面,具有潛在的重要應用。
另一AI領袖需要結合數據
Google DeepMind加入越來越多AI領袖的行列,包括Anthropic,他們的工作都依賴實驗結合數據來確認設計,並訓練下一代模型。在AI藥物研發中,演算法可在數日內提出候選蛋白質及抗體,將瓶頸從設計轉移至實驗驗證。新興的解決方案是「實驗室循環」(Lab-in-the-Loop,簡稱LitL):AI模型生成候選物,高通量實驗測試它們,所得數據再反饋以改進下一輪設計。
Carterra的HT-SPR平台正處於該循環的核心。其結合專有微流控技術與實時HT-SPR,提供比傳統無標記平台高超100倍的通量,同時僅使用極少量的樣本。這產生了動力學及親和力數據,告知研究人員設計是否有效,並教導模型如何改進。業界分析師已注意到這一點。Leerink Partners一份2026年7月的報告,將Carterra列為約70億美元「實驗室循環」市場的核心推動者。William Blair分析師則將Carterra視為AI藥物研發生命科學工具領域的贏家。Carterra的技術亦支持多項合作,例如Twist Bioscience與AWS Biodiscovery的合作,以及Anthropic的自主蛋白質設計研究。
Adaptyv Bio行政總裁兼聯合創辦人Julian Englert表示:「Adaptyv的角色是將AI設計的蛋白質,迅速且大規模地轉化為真實的實驗數據。」他續指:「我們利用Carterra的HT-SPR進行這類涉及數百種設計的項目。它為我們提供真實的結合動力學及親和力數據,而不僅僅是『是/否』的答案,這正是讓AI模型學習並改進下一輪設計的關鍵。」
投資以跟上AI步伐
Carterra持續擴展其平台,以滿足AI驅動研發的需求。Carterra Vega™於2026年2月推出,作為業界首個48通道HT-SPR系統,每天可進行超20,000次小分子相互作用的初步篩選。Carterra近期亦宣布與AstraZeneca合作,「開發旨在推進實驗室循環藥物研發的硬件及軟件」。
Carterra首席商務官Tim Germann表示:「當Google DeepMind、Anthropic及其他AI領袖,都同樣需要大規模的高質量結合數據時,這充分說明了藥物研發的未來方向。」他補充:「我們技術在這個新時代的影響,正推動Carterra的爆炸性增長,但同樣重要的是,我們正透過提供至關重要的數據層,協助推進AI藥物研發領域。」
關於Carterra
Carterra是創新技術的領先供應商,旨在加速新型治療候選藥物的發現。Carterra的高通量LSA®、LSA-XT、Carterra Ultra®及Carterra Vega™平台,用於單克隆抗體及小分子篩選與表徵,結合了專利微流控技術與實時高通量表面等離子共振(HT-SPR™)技術,並整合了業界領先的分析軟件。
(美聯社)