朱拉生物科技（Jura Bio）开发的人工智能数据循环系统VISTA，通过实验室反馈循环，从零生成针对癌症治疗的临床相关抗体设计。该系统利用高质量数据循环突破传统药物发现模式，在解决人类生物学数据缺口方面取得重要进展。
该系统的开发得到了哈佛医学院遗传学教授、著名遗传学家George Church博士的支持。Church博士作为公司联合创始人指出："虽然计算蛋白设计和基因变异技术各自已有数十年应用历史，但两者的结合产生了万亿级协同效应，能够互补彼此重大缺陷。"
循环中的关键步骤
VISTA系统通过四个迭代步骤构建数据循环：1）建立并训练生成模型映射目标序列空间；2）利用变体合成技术高通量生成未测试序列；3）将设计序列导入人体细胞评估可开发性；4）同时测试靶点和脱靶活性。系统初始模型训练基于3200万健康人类序列数据。
朱拉生物科技首席执行官Elizabeth Wood博士强调："我们必须将序列映射到临床试验结果这一最终标准。通过变体合成技术将生成模型带入其天然硬件环境，我们实现了前所未有的数据规模。"针对黑色素瘤相关靶点PRAME和癌症睾丸抗原MAGE-A4的突破性设计，证明了该系统对胞内靶点的攻克能力。
验证性突破
该系统已成功设计出针对PRAME（黑色素瘤标志蛋白）和MAGE-A4（癌症睾丸抗原家族成员）的单链可变片段（scFvs）。这些传统上难以靶向的胞内蛋白，通过HLA复合物在细胞表面呈现短肽片段，为肿瘤免疫治疗提供新靶点。
Wood博士解释系统优势时指出："人类抗体库理论上存在万亿种组合，只有通过湿实验室引导的AI反馈循环，才能避免在错误方向浪费1万年时间。"相较于传统方法，VISTA日均可测试1亿种抗体设计，成本降低至数百万美元级别。
作为2017年创立的波士顿生物公司，朱拉已验证该平台在抗体治疗领域的有效性。Wood博士表示："在已有成功标准的抗体治疗领域展示技术优势，比在全新领域更容易获得认可。这是选择抗体作为验证平台的关键原因。"
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