在 BioPlus，科迈用 AI 拆解了一款 20 亿美元 upfront 的 TCE 分子

本届 BioPlus 抗体年会以 "Antibody 3.0" 为主题，聚焦下一代抗体技术方向：
· TCE / MCE
· 双抗、多抗与条件性激活抗体
· In-vivo CAR-T
· Next-gen ADC
· AI-assisted 抗体研发

作为 AI + 抗体研发领域的创新平台，科迈生物持续探索 AI 在抗体发现、工程优化、靶点分析与研发决策中的应用价值，希望通过更精准、更高效、更易用的智能化工具，推动抗体研发进入全新的协同创新阶段。

在本次大会中，科迈生物 CEO 王天元 以《如何使用 AI 智能体平台，设计一款 20 亿美元首付款的 TCE 分子》为主题，结合近期备受关注的自免 TCE 分子 Cizutamig，从产业交易、分子机制、TCE 几何结构设计，到 AI 驱动的抗体研发工作流，系统展示了 Click.mAb. 平台在下一代抗体设计中的能力。

分享中重点分析了 UCB 收购 Candid Therapeutics 背后的核心资产 Cizutamig，指出其价值不仅来自单一靶点，而是一整套面向自身免疫疾病的 TCE 平台策略。

围绕 BCMA × CD3 等自免 TCE 方向，科迈生物从以下维度拆解分子设计关键：
① 靶点组合与免疫重置逻辑
② TCE format 构型选择
③ 膜间距离与免疫突触形成
④ 表位位置对活性的影响
⑤ CD3 arm 的安全窗口控制
⑥ CRS 风险与 T 细胞激活平衡

基于上述案例，科迈生物现场展示了正在开发中的 Click.mAb. 多特异性抗体分子设计工作台，研究人员可通过 AI 智能体完成：
◆ 靶点研究与竞争格局分析
◆ 抗体发现与优化支持
◆ 序列与结构分析
◆ Developability 风险评估
◆ 文献与专利情报整合
◆ 实验设计与研发辅助决策
◆ 多特异性抗体 format 设计
◆ TCE 几何结构与免疫突触模拟
◆ 距离、角度与空间位阻分析
◆ 一键完成序列拼接、密码子优化与载体构建

Click.mAb. 不只是一个 AI 对话工具，而是面向抗体药物研发场景打造的专业 AI 智能体平台。平台围绕"研发工作流"进行设计，帮助团队实现：
· 从文献、专利、数据库到内部知识的统一整合
· 从靶点研究到抗体发现的智能化分析
· 从实验设计到项目决策的 AI 协同支持
· 多角色、多团队之间的信息协作与知识沉淀

相比传统碎片化工具，Click.mAb. 更强调：
✓ 面向抗体研发场景深度优化
✓ 支持复杂科研任务拆解与多 Agent 协作
✓ 支持研发知识持续积累与复用
✓ 帮助团队提升研发效率与决策质量

科迈生物希望通过 Click.mAb. 让 AI 真正成为抗体研发团队的"数字研发伙伴"。

随着抗体药物研发逐渐进入多模态、多机制、多团队协作时代，传统研发模式正在面临新的挑战。Click.mAb. 正在尝试构建面向未来抗体研发的 AI 基础设施：

01 一个真正懂抗体研发的 AI 平台
平台不仅具备通用 AI 能力，更围绕抗体研发场景进行了深度构建：
· 抗体研发知识体系
· 生物医药专业语义理解
· 抗体研发工作流协同
· 面向科研任务的 Agent 调度

02 从"信息获取"升级到"研发协作"
Click.mAb. 希望帮助研发团队实现：
· 更快获取关键研发信息
· 更高效完成复杂分析任务
· 更低成本完成知识整合
· 更系统进行项目判断与风险评估

03 AI 不只是效率工具，更是研发生产力
未来 AI 在抗体研发中的价值，不仅是搜索与总结，更重要的是参与：
· 研发分析 · 研发推理 · 科学决策
· 团队协作 · 知识沉淀

未来，Click.mAb. 将持续围绕抗体研发场景迭代 AI Agent 能力，推动 AI 从辅助工具逐步演进为真正的研发基础设施。

随着双抗、多抗、ADC、TCE、In-vivo CAR-T 等复杂 modality 的快速发展，抗体研发正在面临：
⚠ 数据量快速增长
⚠ 靶点与机制复杂度提升
⚠ 研发周期与成本压力增加
⚠ 跨团队协作难度提升

AI 正在成为推动下一代抗体研发的重要基础设施。科迈生物相信，未来的抗体研发平台，不仅需要强大的算法能力，更需要：
· 面向研发真实场景
· 深度理解抗体研发逻辑
· 能够融入科学家工作流
· 支持多角色协同决策

Click.mAb. 希望通过 AI Agent 技术，为抗体研发提供真正"可落地"的智能化能力。