AI虚拟实验室突破性设计SARS-CoV-2纳米抗体：跨学科智能研究新范式

【编辑推荐】来自前沿交叉科学领域的研究团队开发出"虚拟实验室"AI协作系统，通过大语言模型(LLM)主导的智能体团队（含PI主体和科研主体）与人类研究者协同，建立了整合ESM、AlphaFold-Multimer和Rosetta的计算平台，成功设计出92种靶向SARS-CoV-2变异株(JN.1/KP.3等)的新型纳米抗体，其中2种展现优异结合特性，为应对新冠病毒变异提供创新解决方案。

在科研领域，跨学科协作虽能显著推动创新^1–3，但多数研究者难以便捷获取多领域专家支持^4,5。尽管大语言模型(LLMs)已展现强大的跨学科问答能力，其应用仍局限于具体问题解答而非开放式研究^6–11。这项研究开创性地构建了"虚拟实验室"系统——由LLM首席研究员(PI)智能体带领科学家智能体团队，在人类研究者指导下开展复杂科研攻关。研究团队将该系统应用于SARS-CoV-2变异株纳米抗体设计，开发出融合ESM(进化尺度建模)、AlphaFold-Multimer(多肽链结构预测)和Rosetta(蛋白质设计)的创新计算流程，成功设计92种新型纳米抗体。实验验证显示这些抗体对病毒刺突蛋白具有差异化结合特性，其中两种抗体对新兴变异株JN.1和KP.3^12,13表现出增强结合力，同时保持对原始毒株的高亲和力，展现出重要的转化医学价值。该成果证实了AI虚拟实验室在推动现实世界科学发现方面的巨大潜力。