AI+冷冻电镜+结构生物学=？

随着仪器和样品制备技术的进步，冷冻电镜迎来了“分辨率革命”时代，也让2017年诺贝尔化学奖授予了几位让冷冻电镜实现高分辨率的科学家。

AlphaFold横空出世时，有人认为将是结构生物学家的悲剧，因为他们在做的事情似乎已经被 AI 代劳了，而以往科学家们非常依赖X射线、冷冻电镜等工具。

事实上，AI蛋白质计算工具的出现并没有解决所有问题，也无法代替实验验证本身。

工具本身是中立的，基于AI赋能的冷冻电镜，反而大大提升了科学家们的工作效率。

01、冷冻电镜应用于医药领域

在冷冻电镜（Cryo-EM）出现之前，研究人员很长一段时间都依靠X射线晶体成像技术观察蛋白质、病毒及其他生物物质。

但这种技术需要高质量的大尺寸晶体作为前提，然后用强X射线轰击样品。得到质量较好的晶体对于分子量巨大或者结构柔性的蛋白质来说往往较为困难，有时甚至不可能实现。

尽管单颗粒冷冻电镜的精度还难以与X射线晶体学媲美，但其最大的优势是省去耗时费力的蛋白结晶过程，因此在解析膜蛋白和大型蛋白复合物结构方面已成为首选方法。

在药物研发领域，尽管当下应用还并未广泛铺开，但冷冻电镜技术对于基于结构的药物发现（SBDD）有着重要的作用。

SBDD能够科学家们了解靶点的3D的结构信息，从而可以快速的建立化合物的构效关系，减少化合物合成的数量及时间、而无需大量的筛选过程。

因此靶点的选取和结构解析成了重中之重，直接决定了药物开发的成败。

靶点的三维结构，往往通过X-射线晶体学、多维核磁共振或同源蛋白质结构预测等计算机模型方法得到，其次利用实验手段测定或用计算方法研究药物与受体的作用模型，在此基础上来进行合理药物设计。

冷冻电镜也能够为膜蛋白、抗原/抗体、PROTAC、蛋白复合物等样品，获得一系列高分辨电镜结构，为药物理性设计提供了重要依据。

结构生物学在药物开发中的应用，最经典的当属GPCR蛋白家族。GPCR即G蛋白偶联受体，在人体内分布广泛，功能复杂，因此与多种疾病的发生和进展过程有所关联。目前FDA批准的药物中有超过30%是以GPCR为靶向。

由于GPCR大多是跨膜蛋白，其晶体结构解析方面的挑战一直限制了针对这些靶点结构的药物设计，导致药物筛选缺乏依据。自2007年有了晶体结构之后，结构信息被用于加快先导化合物发现或者优化过程，临床药物的开发迅速发展，

图：近年来GPCR的临床阶段中的药剂数量，以及每种受体配体类型在所有结晶GPCR中的比例

EMDB的数据显示，近年来绝大多数基于冷冻电镜解析的的精度不足，这些中间分辨率（5-8 Å）不足以确定原子结构，只有少数结果能够达到高分辨率的原子结构(<3 Å)。

图：电子显微镜数据库(EMDB)在过去7年给定分辨率范围内的条目计数

02、AI与冷冻电镜

当AlphaFold2横空出世时，蛋白质结构预测这一困扰人类50年之久的科学难题，在一定程度上被解决了。由于预测结果已经达到了实验精度，由此也引申出了AlphaFold能否取代实验的讨论。

很多人将AlphaFold和冷冻电镜视为对立面，认为AI的出现将在很大程度上代替现有试验对于结构生物学的解析。事实上在研究生物技术的未知领域，人工智能和冷冻电镜的融合已成为解锁复杂生物结构的强大合作伙伴关系。

尽管硬件层面冷冻电镜的供应商选择范围并不多（基本被赛默飞垄断），但在软件层面的创新上，深度学习已经被用于结构解析的多个环节。

冷冻电镜用于分子结构解析的流程中，不仅需要样品准备、负染/初筛、冷冻制样、参数设置与冷冻样初筛、数据采集、结构解析等流程，也需要算法模型的参与。

图：冷冻电镜进行大分子结构解析的基本流程

在冷冻温度下，电子显微镜只能对蛋白质进行二维成像，再通过图像处理算法对图像进行分类整理，并重建三维模型。此前获得诺贝尔奖的Joachim Frank教授就因为完善了电子显微镜图像处理的单颗粒算法，发明了SPIDER软件，至今仍在多家实验室使用。

随着人工智能技术的进步，基于深度学习的全自动图像处理方法已经应用于低温电镜三维重建和原子结构确定的工作流程，包括粒子选取、三维重建、分辨率确定、图片锐化、模型构建等步骤，这些步骤都依赖于在大数据上训练的神经网络。

图：SPA三维重建总体工作流程图。*表示深度学习算法被积极应用的步骤。

因此除开冷冻电镜设备外，不少公司和科研团队也在开发自己的算法软件，进行高自动化程序的软件开发。深度学习的出现让成像中对断层三维重构数据进行缺失信息补全和降噪处理，甚至在时间尺度上解析分子的构象变化，实现分子动力学模拟，为生命科学、药物研发助力。

尽管人工智能和冷冻电镜产生了变革性的影响，但仍存在一些挑战。一个重大障碍是样品制备。实现均匀的冰层和颗粒的最佳分布对于高质量数据至关重要，但很难始终如一地获得。样品异质性也会阻碍准确的分析，因为分子的各种构象和取向可能会使数据解释复杂化。

目前，我们正处于以人工智能和机器学习为基础的数据分析能力快速发展时期的早期阶段。相信未来这一技术将为冷冻电镜高分辨率表征开辟一个新的前沿阵地。

03、运用冷冻电镜开发药物的公司

维亚生物

维亚生物成立于2008年，是一家基于结构的药物研发的上市CRO公司。目前公司已经搭建了搭建了X射线蛋白晶体技术、冷冻电镜技术（Cryo-EM）、亲和力质谱筛选技术（ASMS）、表面等离子共振技术（SPR）等技术平台，为客户提供重组蛋白表达与纯化、靶标结构解析、大分子药物、PROTAC研发等服务。

硕迪生物

硕迪生物也是一家“基于结构+先进计算”的小分子药物研发公司，由Raymond Stevens博士和知名AI制药上市公司薛定谔创始人Rich Friesner共同创立，致力于将生物制剂和多肽药物转化成具有出色药效的口服小分子药物。

截至目前，在研管线已有2款进入临床开发阶段。GSBR-1290是一种口服的小分子GLP-1受体（GLP-1R）激动剂，正在开发用于治疗2型糖尿病和肥胖患者。

另一款进入临床候选药物ANPA-0073，靶向apelin受体（APJR），拟用于治疗特发性肺纤维化和肺动脉高压。目前完成了 1 期SAD和MAD研究，未报告严重不良事件或SAE。

水木未来

水木未来成立于2017年，是一家由清华大学生命学院孵化的“AI+冷冻电镜”驱动的新药研发加速和赋能公司，公司创始人王宏伟现为清华大学生命科学院院长。

目前，水木未来已建成亚洲第一个以300kV顶配冷冻电镜为核心的商用结构解析平台，是赛默飞亚太区唯一战略合作伙伴。依托清华大学在结构生物学的深厚积累以及计算的药物发现技术，水木未来拥有自主知识产权的新一代石墨烯载网耗材和AI算法，面向全球研发药企和机构提供新药靶点验证、化合物库筛选、候选化合物发现，以及治疗性抗体研发等综合性技术服务。

2019年，北京市科委和清华大学联合搭建成了全球最大、技术一流的冷冻电结构解析镜和数字化新药发现平台，并成立了冷冻电镜与药物发现创新中心（以下简称“GCDD”），由水木未来实现产业化运营。

2022年7月，水木未来“全球冷冻电镜与人工智能药物创新中心”在青山湖科技城投用，该中心旨在建立全球最大的冷冻电镜平台和生物大分子高精度结构数据库，打造全球化结构与AI药物创新发现基地。

锐格医药

锐格医药创立于2018年7月，致力于研究和开发肿瘤、自身免疫及代谢领域具有自主知识产权的创新药(first-in-class)和最佳同类药(best-in-class)。其核心平台rCARD™运用前沿的人工智能算法，融合结构生物学，生物信息学，计算化学等多学科，以及多种新药开发技术和多年的行业经验，用于提升药物研发的速度和质量。

公司在结构生物学领域有较强的积累，锐格创始团队曾领导并建立了全球第一个工业级冷冻电镜实验室，在公司成立四年时间里，锐格结构生物学和计算化学团队已经解析4个冷冻电镜蛋白结构，80+个共结晶结构，并在此基础上推动了针对多个创新靶点的虚拟筛选和苗头化合物验证。

晶蛋生物

成立于2019年，是一家专注于以膜蛋白（包括离子通道和GPCR等）为靶点的创新药物研发技术平台，致力于慢性肾病和抑郁症、肿瘤等重大疾病创新药物研发，公司核心团队来自于哈佛大学和上海药物所，通过全球领先的膜蛋白稳定抗原技术和SBDD技术，研发小分子药物和生物药产品。

除了自研管线外，公司还通过脂立方相结晶、X-射线晶体衍射技术、冷冻电镜技术解析药物靶点结构，并对外提供定制化的结构解析服务。

2022年1月，晶蛋生物宣布完成近亿元Pre-A轮融资，由隆门资本领投，宏兆集团、紫金港资本、成都先导、粤科金融、中城新产业和黎曼猜想等机构跟投。

红云生物

红云生物成立于2018年6月，是一家以结构药理学和计算技术为核心，聚焦蛋白和药物复合物动态结构的前沿创新药物研发企业。红云生物在上海和北京分设了研发中心，拥有以结构药理学为核心，整合分子动力学模拟/计算化学和人工智能（AI）等新技术的小分子药物研发平台及全球临床开发能力。

利用冷冻电镜等结构研究技术，红云生物以原子分辨精度，在蛋白的动态结构、别构位点等新兴研究领域积累了一套完整的数据和算法模型，指导精准药效和选择性的定向优化，大幅提升新药研发效率，是一家在小分子药物研发领域拥有领先开发技术和丰富经验的创新医药企业。

青云瑞晶

青云瑞晶（ReadCrystal）是一家基于最前沿的结构解析技术 MicroED，结合人工智能药物筛选技术，为创新药研发提供结构解析和新药发现服务的高科技生物医药企业。

青云瑞晶在结构生物学的底层电镜平台 MicroED 和 AI 药物发现算法上有全球顶尖专家团队和技术积累，可以直接解析得到小分子化合物与蛋白靶点之间的结合状态，在小分子药物结构解析，大分子抗体药研发、多肽结构解析与研发、新型疫苗设计、酶工程设计、AAV 病毒衣壳设计与质控等诸多领域，都能大幅提升不同类型药物研发的效率。

Nimbus Therapeutics

Nimbus Therapeutics是全球知名的基于结构开发小分子药物的公司。公司创建了针对蛋白质的小分子化合物，这些蛋白质是高度流行的人类疾病病理学的基本驱动因素，并且Nimbus已解决了其他制药商难以解决的问题。它创新了一系列技术，包括X射线晶体学和低温电子显微镜（cryo-EM），用来生成原子分辨率的结构数据和以前从未成功绘制出的蛋白质结构。

利用合作伙伴薛定谔的基于物理学以及AI的平台，对靶标的活性和变构位点进行分析，并设计具有所需结合模式、功能活性和选择性的小分子调节剂。

2022年12月13日，武田以60亿美元收购Nimbus Therapeutics的潜在“best-in-class”TYK2抑制剂NDI-034858。根据该协议，武田将向Nimbus Therapeutics支付40亿美元的首付款，以及20亿美元销售里程金，总金额高达60亿美元。

Gandeeva Therapeutics

Gandeeva Therapeutics总部位于加拿大温哥华，是一家致力于将冷冻电镜与人工智能相结合，通过可视化蛋白质-药物相互作用并在原子水平上以前所未有的速度分析来优化药物设计的公司。

公司的自主平台结合了化学、生物学、成像和机器学习领域的突破性技术，将分辨率可视化、测量和捕获蛋白质-蛋白质和蛋白质-药物相互作用，以精确靶向疾病相关蛋白质并影响其功能，绘制可成药位点并助力药物发现。

2022年2月，Gandeeva Therapeutics获得由拜耳领投的4000万美元的A轮融资，推进公司基于人工智能驱动低温电子显微镜的研发。

RelayTherapeutics

Relay Therapeutics 成立于2016年，公司从“基于结构的药物设计（SBDD）”理念出发，联合常温X射线结晶学技术和计算机技术，将蛋白靶点的理解从静态观点转向对蛋白分子运动的理解，更好地揭示蛋白在体内的动力学结构变化。

公司的技术平台构建了两大基础能力：实验能力和计算能力。实验能力包括X射线晶体衍射，室温晶体衍射、冷冻电镜、微电子衍射、氢氚交换质谱等设备，用于加强对靶蛋白的理解；计算能力则将超级计算机、机器学习、数据科学相结合，更有效地治疗以前难以处理或药物不足的药物靶点。

公司目前已经3种药物进入临床，分别是靶向SHP2的RLY-1971，已和 Genentech 签订了全球许可和合作协议，用于 RLY-2021 的开发和商业化，靶向FGFR2的RLY-4008，用于治疗胆管癌，以及靶向PI3Kα的RLY-PI3K1047。

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