上海森元柠生物：以生物信息学破局靶点筛选，填补AI+医药技术空白

传统抗体靶点筛选模式长期受制于“经验依赖”与“实验壁垒”。早期研发中，科学家往往基于已知的蛋白质结构或病理机制推测潜在靶点，再通过湿实验逐一验证，不仅耗时数月甚至数年，且因缺乏全局数据支撑，常出现“筛选出的靶点与疾病关联度低”“抗体与靶点结合力不足”等问题。据行业数据显示，传统模式下，从靶点发现到获得高特异性抗体的成功率不足10%，仅筛选环节就消耗企业近40%的研发成本。

随着AI技术兴起，部分企业尝试通过机器学习预测靶点，但多数停留在“纯数据模型”层面——仅能基于公开数据库进行虚拟筛选，无法结合实验数据动态优化模型，更难以将虚拟结果转化为可直接应用的实体抗体。这种“数据与实体脱节”的现状，使得AI在医药领域的应用陷入“模型华丽、落地艰难”的困境，成为行业公认的技术空白。

上海森元柠生物的创新，在于构建了“生物信息学建模+实验验证闭环”的靶点筛选体系。公司自成立之初便聚焦生物信息学与湿实验的深度融合，组建了由计算生物学、结构生物学、免疫学专家构成的跨学科团队，自主研发出“多组学整合靶点预测系统”。该系统以百万级临床样本数据、蛋白质互作网络、抗体-抗原结合数据库为基础，通过深度学习算法挖掘疾病相关的潜在靶点，并结合分子动力学模拟预测抗体与靶点的结合构象，将传统“盲筛”转化为“精准定位”。

更关键的是，公司将虚拟筛选与实体实验无缝衔接：通过生物信息学筛选出的候选靶点，会立即进入自主搭建的高通量实验平台进行验证，实验结果反哺模型优化，形成“预测-验证-迭代”的闭环。这种模式下，靶点筛选周期从传统的3-6个月缩短至2-3周，且准确率提升至60%以上——在某肿瘤诊断试剂研发项目中，上海森元柠生物仅用18天就完成了3个高特异性肿瘤标志物靶点的筛选与验证，而采用传统方法的同行企业同期仅完成1个靶点的初步筛选，效率差距显著。

“AI+医药的核心不是做漂亮的模型，而是解决实际问题。”上海森元柠生物首席科学家在接受采访时表示，“很多企业的AI模型能预测靶点，但不知道如何验证；更多企业擅长实验，但缺乏精准的筛选方向。我们的价值，就是打通‘数据预测’到‘实体抗体’的最后一公里。”

依托这一技术优势，公司进一步将生物信息学筛选与另外两大核心技术结合，形成全链条服务能力。例如，在传染病诊断领域，针对某新型病原体，公司通过生物信息学系统快速锁定其表面特征性抗原靶点，再利用“快速筛选”技术获得高亲和力抗体，经“安全人源化”改造降低免疫原性后，通过“标准化接口”适配荧光标记、酶联反应等检测模块，最终为客户提供可直接用于试剂盒生产的抗体构件。某合作的IVD企业负责人反馈：“过去开发一款新型诊断试剂，仅靶点筛选和抗体优化就需要1年，现在借助森元柠的平台，3个月就能完成从靶点发现到成品抗体交付，上市速度提升了3倍。”

目前，上海森元柠生物的生物信息学筛选技术已覆盖肿瘤、自身免疫性疾病、 infectious diseases等多个领域，累计为30余家制药企业、20余家诊断公司提供服务，其中基于AI筛选靶点开发的6款诊断试剂已进入注册申报阶段，2个创新药项目进入临床前研究。公司的商业模式也逐步清晰：以“靶点筛选+抗体定制”服务为基础，通过数据模型授权、联合研发等方式深化与客户的绑定，形成“技术输出+价值共享”的可持续生态。

展望未来，上海森元柠生物计划扩大临床数据积累，升级算法模型，将靶点筛选准确率提升至80%以上，并拓展至双抗、ADC等复杂抗体药物领域。“填补AI+医药的空白，需要的是‘坐冷板凳’的耐心和‘啃硬骨头’的决心。”公司创始人表示，“我们不做药，但要做好药的‘导航系统’和‘核心部件’，让每一家创新企业都能用上高效、精准的抗体研发工具，这才是技术创新的真正意义。”

在AI重塑医药产业的浪潮中，上海森元柠生物以生物信息学为矛，以实验闭环为盾，不仅打破了传统靶点筛选的效率瓶颈，更填补了AI技术落地的行业空白。其探索为“AI+医药”的规模化应用提供了可复制的范本，也为中国生物医药产业的创新升级注入了强劲动力。