[E-DailyKIM JI-WAN 记者] 随着人工智能（AI）设计数十万种新药候选分子的时代到来，反倒是通过实际实验对这些候选分子进行验证的“湿实验室”（Wet-Lab）正逐渐成为AI新药研发中的新瓶颈。有分析指出，#Protina正基于蛋白质相互作用（PPI）分析技术，精准瞄准这一市场。

IV Research在2日发布的报告中指出：“未来利用AI进行新药开发的核心瓶颈，将不是AI模型本身，而是供应有限的实际实验验证能力”，并关注了Protina扩大AI生物代工（Biofoundry）业务的可能性。该报告未提出投资建议和目标股价。

即使AI设计出数十万个候选分子，最终仍需经过‘实验’验证

近年来，AI新药研发技术发展迅速。随着AlphaFold3、Boltz-1、Protenix-v1、OpenDDE等预测蛋白质结构及抗原-抗体结合的公开模型相继问世，生成候选序列的门槛已大幅降低。

问题在于AI生成的候选物质能否真正成为药品。抗体候选物质不仅需要与靶点结合良好，还必须确认能否大规模生产、是否容易聚集、以及在特定温度下能否保持稳定性等。这就是所谓的“可开发性（developability）”。

IV Research分析指出，尽管结合力或蛋白质结构预测技术正在迅速改进，但生产效率、聚集可能性、稳定性等开发适用性数据相对匮乏，导致AI预测准确度较低。这意味着，AI生成的候选物质越多，用于通过实际实验进行验证的基础设施资源就越显稀缺。
Protinga正在推进的AI生物制造平台正是瞄准了这一点。这是一项服务，将AI设计的抗体候选物质在实际湿实验室中进行大规模表达，并评估其结合力、生产率等特性，从而筛选出最终候选物。

该公司计划通过现有的PPI Landscape业务，将此前用于内部新药研发的候选物质生成、表达、结合力及生产率评估、候选物筛选等流程，以服务形式提供给外部客户。 其目标是通过全自动化湿实验室（Full Wet Lab Automation），将目前每月约4万次的分析能力（CAPA）在2028年扩大至每月100万次，增幅约为25倍。

在业务结构方面，公司也提出了摆脱仅依靠AI模型筛选候选分子的模式，转而采用“Lab-in-the-Loop”（即AI设计与实际实验验证循环迭代）的结构，以提升新药研发效率。

与Twist合作……生物代工业务商业化的试金石

首个

商业化试金石

被视为

与Twist

Bioscience的合作。IV Research预测，双方在完成平台验证后，有望签署正式合同。若正式合同签署，预计将形成由Twist负责制作候选序列DNA，Protina负责从蛋白质表达到特性评估的协作模式。

现有业务也与AI生物代工业务相衔接。Protina的核心业务是PPI Landscape和PPI PathFinder。PPI Landscape是一项利用单分子蛋白质相互作用分析（SPID）平台，对抗体候选分子的特性进行大规模测定和优化的业务。该公司已与三星生物制药（Samsung Bioepis）签署了联合开发及技术转让选择权协议，目前正在进行评估。

PPI PathFinder通过分析患者临床样本中蛋白质间相互作用的变化，发掘并验证生物标志物。 目前正在开展BCL-2血液癌症生物标志物分析与验证服务，并正将应用范围扩展至炎症性疾病和脑部疾病。在自主研发的新药方面，正在开发骨关节炎治疗药“PRT-101”以及肥胖与代谢性疾病治疗药“PRT-1309”。

Protina的投资价值最终并不在于“AI模型竞争”本身，而在于将AI生成的海量候选化合物筛选为实际药物的验证基础设施。这是因为随着AI新药开发企业的增多和候选化合物生成速度的加快，湿实验室验证的需求也将随之增长。

IV Research指出：“利用AI进行新药研发的核心瓶颈，将不在于模型本身，而在于实际的实验验证能力。”随着AI生成新药候选分子的速度加快，ProtiNa计划将其业务模式扩展为“验证这些候选分子的工厂”。