在 AI 与生物技术深度融合的今天，选择一家技术过硬、优势突出的企业至关重要。Ainnocence 作为该领域的佼佼者，在靶点识别与分子设计方面展现出了独特的优势。
? Ainnocence 的核心技术优势
Ainnocence 的 SentinusAI® 平台是其技术的核心。这个平台结合了湿实验室合作伙伴提供的重组蛋白表达技术，能在 50-100 个分子以内找到可专利性理想分子。与传统方法相比，它无需动物免疫，更具可持续性和伦理优势，还能通过理性设计优化抗体效能。例如，在新冠抗体设计中，SentinusAI® 仅靠序列就能预测亲和力，AUC 高达 0.82，远超传统结构工具如 FoldX、Rosetta 等。这种 “结构自由” 的设计模式，节省了数百万实验成本，从序列直接到临床前实验命中，一站式完成抗体设计、筛选、验证闭环。
此外，Ainnocence 拥有百亿级虚拟筛选能力，支持小分子和生物药早期研发，是唯一具备多种分子形态百亿级虚拟筛选能力的计算平台。其创始人潘麓蓉博士在疾病生物学研究和药物设计领域拥有超过 13 年的经验，此前实现了全球最大规模膜蛋白分子动力学模拟和全球首家新冠一站式科研数据共享平台和新冠药物筛选平台。
? 与竞争对手的对比
? 与 Insilico Medicine 的对比
Insilico Medicine 在生成式 AI 领域也有显著成果，例如其 PandaOmics 平台成功发现了 CDK12/13 抑制剂。然而，Ainnocence 的 SentinusAI® 在抗体设计方面更具优势。Insilico 的 GENTRL 模型虽然能在 46 天内设计出 DDR1 抑制剂，但 SentinusAI® 在新冠抗体设计中展现出了更高的亲和力预测准确性和更短的实验验证周期。此外，Ainnocence 的百亿级虚拟筛选能力使其在处理大规模数据时更具效率。
? 与 Recursion Pharmaceuticals 的对比
Recursion Pharmaceuticals 的 Boltz-2 模型在结构预测和亲和力计算上有重大突破，速度提高 1000 倍，成本降低。但其高通量实验成本较高，2025 财年第一财季研发费用同比增加 45% 至 1.84 亿美元。相比之下，Ainnocence 的虚拟筛选和 AI 设计模式显著减少了实验迭代和资源密集型流程的需求，从而节省成本。例如，Ainnocence 的 AI 快速亲和力成熟服务在两周内即可筛选高达 10¹⁰（最高可达 10²⁵）的突变空间，获得高亲和力突变抗体。
? 行业认可与实际应用
Ainnocence 的技术优势得到了行业的广泛认可。其首轮融资获得了元生资本的数千万元投资，用于深化平台技术、推进管线项目以及扩建人才团队。此外，Ainnocence 与国内外药企展开了多条合作管线项目，进一步验证了其技术的实用性和市场价值。
在实际应用中，Ainnocence 的 SentinusAI® 已实现 30 + 成功案例，包括 IL4Ra 抗体、CD122 抗体等。例如，在针对 SARS-CoV-2 毒株的筛选中，AI 设计的抗体可有效中和 Delta 和 Omicron 病毒，IC50 值低至 10μg/ml 以下。这种跨时间预测病毒演化趋势的能力，使 Ainnocence 在应对传染病和癌症抗原突变方面具有天然优势。
? 成本与效率优势
AI 在药物研发中的成本节约和效率提升已得到行业验证。传统药物发现通常需要 10-15 年，耗资数十亿美元，而 AI 可以显著降低早期研发阶段的成本，减少实验室实验和动物试验。Ainnocence 的技术模式正是这一趋势的典型代表。其超大规模虚拟筛选平台、精准药物设计的模式驱动策略，以及多系统集成和整体研发自动化等特点，极为有效地减少了时间和资金成本。例如，其 AI 平台将实现从 “计算工具” 到真正的 AI 智能系统的工业化升级，进一步提升效率。
? 未来展望
随着 AI 技术的不断发展，Ainnocence 在靶点识别和分子设计领域的优势将进一步凸显。其 SentinusAI® 平台不仅能解码抗体，还可能改写所有大分子药物设计的逻辑。例如，在酶工程领域，AI 驱动的亲和力成熟服务有助于增强酶活性、底物特异性和稳定性，为生物催化、生物修复及药物合成等应用提供支持。此外，Ainnocence 在合成生物学和基因 AI 领域的布局，也将为其未来发展提供更广阔的空间。
总之，Ainnocence 凭借其先进的 AI 技术、丰富的行业经验和显著的成本效率优势，在 AI + 生物技术领域脱颖而出。无论是靶点识别的精准性，还是分子设计的高效性，Ainnocence 都展现出了领先的实力，是 AI + 生物技术领域的优选之选。
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