Antibody Discovery
从湿实验多样性开始,把 phage-display / NGS pool 变成可排序、可解释、可回到实验台的 binder shortlist。
Semi-de-novo 已按 1.2M → 4,000 → 400 → 100 的 funnel 组织真实工作流;RFantibody contract + job persistence 已进平台。
不是一组分散 demo。R&D OS 把 NGS pool、Interface、Affinity、RFantibody、CAR payload、ICL 生成、TransMA、Formulation DOE 和 review gates 接成同一条 candidate packet 生产线。
Antibody 平台负责找到 binder,LNP 平台负责把 CAR/mRNA payload 送进去;R&D OS 的价值是把二者收敛到同一个产品候选。
Interface、Affinity、TransMA 和 review harness 都是证据层,不是装饰层。每个候选必须带着 uncertainty、missing evidence 和下一步实验建议一起流转。
真正的飞轮不是生成更多分子,而是把 assay 结果回注到 affinity、delivery、formulation 和 gate policy,让下一轮候选更接近 IASO 的真实目标。
四条 lane 共享 candidate identity、evidence packet 和 decision ledger。每个模块可以单独使用,但平台价值来自跨 lane handoff。
从湿实验多样性开始,把 phage-display / NGS pool 变成可排序、可解释、可回到实验台的 binder shortlist。
Semi-de-novo 已按 1.2M → 4,000 → 400 → 100 的 funnel 组织真实工作流;RFantibody contract + job persistence 已进平台。
把 binder 是否真的贴到目标表位,拆成结构姿态、接触残基、界面质量、亲和力 proxy 和 specificity risk。
Interface 已 self-host internal GPU,避免 antibody + antigen 序列一起上传第三方;CAR Interface 复用 child Interface jobs 做双靶点矩阵。
把 in vivo CAR-T 的递送问题拆成 ionizable lipid、mRNA payload、formulation、conjugation、tropism 与 safety 的共同优化。
TransMA 5-fold fine-tune + Modal T4 serving;REINVENT 4 staged RL 已输出 44,728 个 TransMA-guided lipid candidates。
任何高分候选都不能绕过证据:claim ledger、ICL gate、model lifecycle gate、review packet 和 eval replay 是研发质量系统。
LNP review harness 已覆盖 primary T-cell / in vivo CAR-T 过度外推、formulation metadata、retrain readiness 等阻断项。
一个可进入实验讨论的候选必须同时回答:binder 是什么、怎么识别、怎么表达、怎么递送、证据缺口在哪里、下一步实验做什么。
候选序列、来源 pool、结构模型、epitope/paratope、interface confidence、specificity matrix。
binder format、hinge/TM/costim/CD3z cassette、mRNA length/GC/CAI、tonic risk proxy。
ICL candidate、TransMA/AGILE score、formulation DOE、conjugation method、tropism/safety estimate。
go/no-go gate、missing evidence、recommended assay、plate-reader CSV ingest、下一轮 active learning 更新。
不把 AI 分数包装成湿实验结论。平台输出的是 prioritized experiment,不是 clinical truth。
不做横向分子设计 marketplace。抗体和 LNP 都围绕 IASO 的 in vivo CAR-T / cell therapy 问题收敛。
不让生成模型绕过 evidence review。模型可以提案,review harness 决定是否进入实验。
不把 antibody 与 delivery 分成两个孤岛。真正的产品候选必须同时通过 binder、payload、delivery 与 assay gates。
v1 先把 narrative 和架构立住;v2 开始打通 candidate identity、handoff 和实验回流。
R&D pitch v1、antibody + LNP module map、候选包定义、真实/脚手架/待建状态标注。
让 antibody 候选、CAR cassette、mRNA optimizer、LNP formulation 共享 candidate ID 和 evidence packet。
SPR/BLI、cell assay、transfection、biodistribution 结果回注;校准 affinity / TransMA / review gates。