AI智能体治疗性抗体设计研究发布

2026年10月31日，Asli Alpman等人在arXiv发布论文“Agentic therapeutic antibody design”（编号2611.00558），探究AI智能体设计治疗性抗体的可靠性。 该研究在任务引导与黑箱两种设定下评估了智能体能力，并验证了LLM评判与程序化评估结果的一致性。 实验发现，提供抗体工具可提升指令遵循度与序列空间探索，但会降低优化性能；引入设计历史则相反。整合两种模式的优化器在模拟循环中表现与贝叶斯优化基线相当。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。