适用场景
已有候选抗体，但亲和力或功能活性仍需提升
希望减少随机突变和无效筛选
需要把突变建议落到可执行的子库组成方案
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基于 AI 结构预测与能量建模，分析残基空间协同关系，识别协同突变位点，通过 1+1>2 的策略，在小规模文库中提升亲和力。更少的实验变体、更高的筛选准确度，帮助研发人员在早期即获得更具药效潜力的候选抗体。
验证数据
为什么需要？
"在自然免疫系统中，亲和力成熟指 B 细胞在生发中心经历体细胞高频突变和克隆选择的过程，使抗体不断进化获得更强的靶点结合能力。然而，单靠动物免疫或常规设计难以直接达到药物开发所需的水平。"
Key Advantages
多依赖随机突变或饱和扫描，范围广但精准度低；采样不足时结构预测易产生误差。
低效筛选导致实验量大、成功率低，时间和经费大幅增加。
未考虑空间临近突变位点的协同效应，错过 1+1>2 的增益机会。
结合蛋白语言模型与逆折叠模型，从序列进化和结构稳定性分析突变对抗原抗体结合的影响，提升突变筛选准确性，智能推荐潜在有益突变。
基于 AI 预测的抗原抗体复合物结构，自动分析残基空间协同关系，识别协同突变位点，通过 1+1>2 的策略，帮助用户在小规模文库中提升亲和力。
支持用户定义抗原-抗体相互作用位点或抗原关键残基作为约束条件，在协同突变位点预测过程中作为参考，确保突变设计不破坏已有的结合模式，输出更贴合目标表位的候选方案。
Validation Cases
平台在真实项目中验证亲和力成熟效果，下方分别展示轻链子库与重轻链子库两类抗体的实验结果对比，覆盖亲和力、动力学与可开发性等关键指标。
32 条成熟抗体中，绝大多数亲和力较母本（C48，KD 1.11 nM）提升 3 倍以上，最佳抗体（红色标记）KD 降至 0.091 nM、解离速率减慢约 12 倍；同时 31/32 个样品表达总量高于母本（中位数 1.41x），纯度（SEC-HPLC）多数维持在 90% 以上，兼顾活性、动力学与可开发性。
Pipeline
平台支持两种起始输入：已有抗原-抗体复合物结构时可直接进入结构分析；若仅有抗原序列与抗体序列，则先进行 AI 结构预测，再进入后续突变设计流程。
Path A
若用户已提供抗原-抗体复合物结构，可直接采用实验解析结构作为后续突变分析的起点，无需再次预测。
Path B
若仅提供抗原序列与抗体序列，平台先通过 AI 预测抗原-抗体复合物结构，再进入后续突变分析。
适用场景
适合已有可结合候选抗体、希望在保留基本结合模式的前提下进一步提升亲和力的项目。
随机突变覆盖面大但命中率低，容易带来大量无效筛选。平台结合蛋白语言模型、逆折叠模型和结构信息，优先推荐更可能提升结合力且结构风险更低的突变位点。
亲和力提升往往不只来自单个位点，空间临近残基可能产生 1+1>2 的协同效果。结构驱动分析可以识别这些组合机会，让小规模子库也更有机会获得有效提升。