抗体药物是当前生物医药研发领域最受关注的方向之一，在肿瘤、自身免疫、传染病治疗等都占据很大市场份额。而且抗体也是生物学基础研究的重要工具。然而目前抗体的研发仍然依赖于动物免疫或抗体库筛选，然而这些方法通常需要耗费大量的资金和时间。许多计算生物学家也试图从计算上设计出针对抗原表位相应的高亲和力抗体，基于已有的同源序列和结构进行嫁接，利用深度学习的方式生成新抗体，但是有效性都很低，抗体的从头设计仍然是未被摘下的圣杯。近日，华盛顿大学David Baker利用微调RFdiffusion模型能够生成针对不同靶标的纳米抗体，并通过冷冻电镜解析结构证实了该方法的有效性。

研究者首先基于之前开发的蛋白质设计RFdiffusion模型，利用抗体复合物结构数据进行微调，进一步为了测试该模型的效果，研究者选取了四个靶点：艰难梭菌毒素，流感血凝素,RSV F蛋白，新冠刺突蛋白。利用酵母表面展示等方法筛选其中有结合活性的抗体，通过SPR方法测定发现这些抗体结合亲和力在nM-uM级别，并对流感血凝素抗体进行了结构解析。

该研究证明了从头设计抗体已经精确到原子水平，该生成模型能够设计多样化且真正从头开始的抗体，具有广阔的前景。