AI創薬のChai Discoveryが、事前の実験データなし(ゼロショット)で新規の抗体・タンパク質バインダーを設計する生成AIモデル「Chai-2」を公開した(2025年7月、bioRxivの技術報告)。
「作りながら学ぶ」前に、いきなり設計する
抗体探索は通常、多数の候補を作って選抜する反復に頼りますが、計算で有望なバインダーを直接設計できれば、実験の規模と時間を大きく減らせます。ゼロショット(標的ごとの学習データなし)での設計は、その到達点の一つです。
論文報告によれば、Chai-2は52の新規標的に対し、標的あたり20以下の候補で実験的なヒットを得たとされ(報告されたヒット率は約16%)、約2週間の設計〜検証サイクルで約半数の標的にバインダーを見つけたとされます。scFvやVHHのフォーマットを生成するとされます。数値はプレプリントによる報告で、第三者検証ではありません。実適用は一次情報での確認が前提です。
※ 本ページは公開情報（bioRxiv）をもとにしたProglenth編集部による整理です。詳細・数値は一次情報もあわせてご確認ください。