Chai-2 AI 技术分析报告
核心数据概览
- AIRF扩散命中率：0.1
- Chai-2 AI关键性能指标：
- 零样本学习能力（zero-shot）
- 生成15种miniprotein（微型蛋白）
- 结合亲和力达68皮摩尔（picomolar）级别
- 处理50种靶点（含15种高难度靶点）
技术突破分析
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多模态全原子生成模型：
- 支持VHH（纳米抗体）、scFv（单链抗体）、miniprotein三类结构生成
- 开发分支：
- Chai-2d（动态模型）
- Chai-2f（功能预测模型）
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实验验证数据：
- 生物层干涉仪（BLI）验证：
- KD值<0.1nM（5种靶点验证）
- 成功靶向PD-L1/IL7Ra/InsulinR/PDGFR/TNF等关键靶点
- TNF抑制效率达20-25%（微型蛋白方案）
- 生物层干涉仪（BLI）验证：
应用场景
- 肿瘤坏死因子（TNF）抑制：AI生成方案效率>68%
- 炎症因子调控：成功生成CCL2靶向分子
- 抗体优化：完成scFv/VHH结构迭代（3代优化）
技术优势
- 15分钟内完成50种靶点筛选
- 微型蛋白设计成功率52%（较传统方法提升20%）
- 多靶点协同设计能力（如TNF-CCL2复合靶向）
行业影响
该技术将生物药物发现周期从年单位缩短至周单位，特别在自身免疫疾病和肿瘤治疗领域具有突破性意义。
