Tulisokibart

医药行业有一个很有意思的现象：一个靶点一旦被验证"有戏"，资本会像潮水一样涌进来。而过去两三年，自免（自身免疫）领域最吸金的一个靶点，名字叫 TL1A。 Merck、Roche、赛诺菲、艾伯维——四家跨国巨头，围绕 TL1A 的几笔交易加起来，总金额超过 200 亿美元。一个"靶点"凭什么值这么多钱？它到底解决什么问题？这篇文章是「看懂一个靶点」系列的开篇，我们用 TL1A 来示范：怎样快速看懂一个靶点的价值。 一、先给答案：TL1A 是什么？ TL1A（TNF 样配体 1A，TNF-like ligand 1A）是一个属于 TNF 超家族的细胞因子，简单理解就是"身体里传递炎症信号的分子信使"。 1.1 分子结构：一个会被"剪断释放"的信号分子 从分子层面看，TL1A 是一种 II 型跨膜蛋白——它平时"锚定"在细胞膜上，像一个固定在细胞表面的信号发射器。但在炎症等刺激下，细胞会"剪断"它的锚，把它释放成一个可溶形式（sTL1A），让它能在细胞外游走、去结合远处的受体。 这个"可溶化"的机制很关键：它意味着 TL1A 既能"就地"作用于邻近细胞，也能"远程"放大炎症信号。所以 TL1A 一旦在炎症环境下被上调，就会像滚雪球一样把炎症信号放大开去。 1.2 受体 DR3：一个"名不副实"的死亡受体 TL1A 的受体叫 DR3（死亡受体 3，Death Receptor 3，也叫 TNFRSF25）。这里有个容易让人误解的名字——它虽然叫"死亡受体"，但在炎症场景里，DR3 干的活主要是促进炎症和免疫细胞活化，而不是诱导细胞死亡。它和 Fas、DR4/DR5 这类"专职诱导凋亡"的死亡受体不同：DR3 更像一个"炎症放大器"。 1.3 信号通路：从 NF-κB 到炎症放大 具体到信号传导，DR3 被 TL1A 激活后，会在细胞内募集 TRADD、TRAF2 等接头蛋白，随后点亮两条关键通路： ▍NF-κB 通路：促进大量促炎因子、趋化因子的转录，是炎症放大的"总开关" ▍MAPK 通路：参与细胞增殖、分化和存活 这两条通路一起作用，最终促进 Th1/Th17 型免疫应答、分泌 IFN-γ 和 IL-17 等促炎因子，让炎症反应持续、放大。 1.4 与疾病的关联：IBD 和纤维化 关键点来了：TL1A/DR3 这条通路，被大量研究认为与炎症性肠病（IBD，含溃疡性结肠炎 UC 和克罗恩病 CD）、以及纤维化相关疾病密切相关。 在 IBD 患者的肠道里，TL1A 会在固有层的 T 细胞、巨噬细胞等免疫细胞上高表达，持续驱动炎症；更值得关注的是，它还会作用于成纤维细胞、促进胶原沉积，推动肠道从"炎症"走向"纤维化"（肠道变硬、狭窄）。这意味着 TL1A 不只是"点了一把火"，还可能参与"把火烧出的疤痕固化下来"。 它不像某些靶点那样"广谱"，而是相对聚焦在"炎症 + 纤维化"这个明确的疾病簇里——这正是资本喜欢它的第一个原因：靶点机制清晰、疾病方向明确。 二、为什么是它？三个"资本逻辑" 自免领域好靶点其实不少（TYK2、IL-23 都是明星），但 TL1A 额外踩中了三个点： 1. 疾病人群大、且缺乏"终极方案"。炎症性肠病是全球性的慢性病，患者需要长期管理，现有生物制剂（如抗 TNF、抗 IL-12/23）虽有效，但仍有相当比例患者应答不佳或失应答，存在明确的"未被满足的临床需求"。而 TL1A 处在一条相对"独立"的通路上，给了"现有药无效的患者"一个全新选择。 2. 机制可能"不止于 IBD"。TL1A/DR3 与纤维化的关联，让它有潜力延伸到纤维化疾病（如肺纤维化等）——一个比 IBD 更大的想象空间。 3. 有早期临床数据"背书"。靶点再漂亮，没有临床数据也只是"纸面故事"。而 TL1A 已经有 II 期、甚至 III 期的阳性数据（后面细讲），这让资本敢于下重注。 三、五笔交易，把 TL1A 抬到 200 亿美元 先看这几笔关键交易的"价格"（金额为公开披露，口径以公告为准）： 1. Merck（默沙东）× Prometheus：2023 年，默沙东以约 108 亿美元收购 Prometheus Biosciences，核心资产正是 TL1A 抗体 PRA023（后称 tulisokibart）。这是 TL1A 赛道最重的一笔交易，直接点燃了整个赛道。 2. Roche（罗氏）× Telavant：约 71 亿美元，获得 TL1A 抗体 RVT-3101（后称 duvakitug）。罗氏是看中了它在 IBD 的临床数据。 3. 华深智药（HiFiBiO）× 赛诺菲：约 44 亿美元的合作/授权，围绕 TL1A 双抗等管线（含预付款+里程碑）。 4. 明济生物 × 艾伯维：约 17.1 亿美元，TL1A 相关授权。 5. 赛诺菲 × 梯瓦（Teva）：约 15 亿美元，合作开发 TL1A 资产。 五笔加在一起，超过 200 亿美元。注意：这里大多是"首付款 + 里程碑 + 未来分成"的总额口径，不等于"现在真金白银付了这么多"，但作为"市场对这个靶点的定价"，它已经足够说明问题——TL1A 是过去几年自免领域资本共识最强的靶点之一。 四、关键数据：为什么敢押这么重？ 资本敢下重注，是因为 TL1A 已经有实打实的临床数据。挑两个最有代表性的： 1. duvakitug（Roche/Telavant）的 IIb 期数据（溃疡性结肠炎 UC）：在 IIb 期临床里，duvakitug 在 UC 患者中取得了临床缓解率约 47.8%（高剂量组），而安慰剂组约 20.45%——两者差距明显。这个数据是当时 TL1A 赛道最亮眼的一次"验证"，直接解释了罗氏为什么愿意花 71 亿美元。 2. tulisokibart（Merck/Prometheus）的 ATLAS-UC 研究：tulisokibart 在 UC 的 III 期研究中取得了首个阳性结果，进一步夯实了 TL1A 从"有戏"到"能成"的确定性。 从机制上也能理解为什么"阻断 TL1A"能起效：抗 TL1A 抗体相当于在"信使"这一环就把炎症信号掐断，不让它去激活 DR3，从而同时压制了炎症（NF-κB 通路）和纤维化（胶原沉积）两条下游后果。这两组数据放在一起，就是 TL1A 的"价值锚"：机制清晰（TL1A/DR3 → 炎症/纤维化）+ 临床验证（IIb/III 期阳性）+ 大适应症（IBD 及潜在纤维化），三者齐备，资本自然用真金白银投票。 五、一个靶点怎么"看懂"？系列方法论预告 这篇文章的深层价值（如果对您有些许帮助的话），其实是一套"看靶点"的方法。以后「看懂一个靶点」系列会反复用到，先预告一下框架： 看一个靶点，问四个问题： ▍机制清不清楚？——它参与什么通路？和什么病相关？有没有基础研究背书？ ▍疾病需求大不大？——患者多不多？现有治疗够不够？"未被满足的需求"在哪里？ ▍临床数据硬不硬？——有没有 II 期/III 期数据？相对安慰剂/现有方案的优势有多大？ ▍资本认不认？——有没有大额 BD 交易？管线估值如何？竞争格局怎样？ TL1A 之所以是"满分靶点"的范本，就是因为它在这四个问题上几乎都拿到了高分。反过来，很多"看起来很火"的靶点，往往在这四个问题里有一两个经不起推敲——那才是值得警惕的地方。 结语 TL1A 的故事，本质上是"一个清晰的机制，遇到一个大适应症，再用临床数据点燃资本"的完整闭环。200 亿美元的押注，不是对某个分子的赌博，而是对一个"炎症 + 纤维化"方向的集体下注。 当然，风险也在这里：管线扎堆、同质化竞争、后续临床失败、以及"里程碑"能否兑现，都是变数。TL1A 能不能真的跑出一个"药王级"产品，还要看 III 期完整数据和上市后的真实表现。 这个系列，我会一个靶点一个靶点地拆下去——下一期，我们从"TL1A 的老对手"里挑一个，看看为什么有些靶点火了十年还在"陪跑"。关注我，别错过。 免责声明：本文为医药研发科普，不构成任何诊疗建议或投资建议；文中涉及交易金额、临床数据均为公开信息整理，具体以公司公告和原始研究为准。

2026 赛季 · 非官方玩家版 本文是玩家自写攻略，不代表主办方立场，作者与组委会无任何隶属关系。赛事规则一律以官方公告与官网为准；本文对规则的复述若与官方不一致，以官方为准。文中凡标注「🔬实测/文献」的内容均附真实链接；凡标注「🎮攻略观点」的内容是作者的策略判断，不是已验证结论，请自行取舍。00 开场：这是一款什么游戏 这是一款湿实验结算的硬核游戏。Anthropic有的，中国也有！全球AI蛋白质设计大赛"长江杯"今日开赛！ 你在电脑前刷装备（算力、模型、打分函数），提交的是一串氨基酸；但结算你的不是任何一个打分函数，而是真实的 BLI/SPR 测出来的 KD。KD 越小，排名越前。所有 ipTM、ipSAE、pLDDT 都只是进本门票，不是通关奖杯。 游戏有两道关卡： 第一道门（过筛）：公开报名队伍按「单条序列」统一打分排序，用ESMFold2 结构预测 + ipSAE 打分（1 seed、1 sample、无模板，仅靶点用 MSA、设计蛋白不用 MSA），从高到低择优进入湿实验。 第二道门（结算）：进入湿实验后，名次完全由实测 KD 决定，每队每赛道只取本队最好的 1 条上榜。 所以这是一款典型的「先过预选赛的打分器，再过物理世界」的双层游戏。只优化前者 = 高分低能；只信自己的物理直觉 = 根本进不了本。两头都要打。01 游戏规则速查表七大关卡（赛道） # BOSS（靶点） 装备类型 特殊机制 UniProt 序列范围 参考结构 1 EGFR VHH 必须测 pH 6.0 亲和力 P00533-1 Met1–Ser645 6ARU chain A 2 TNF-α VHH 无 P01375 Val77–Leu233 1TNF chain A/B/C 3 GLP-1R VHH 必须是激动剂（Agonist） P43220 Ala21–Glu139 6X18 chain R 4 TfR1 (CD71) VHH 无 P02786 Cys89–Phe760 11QC chain A/B 5 TL1A (TNFSF15) minibinder 无 O95150 Leu72–Leu251 2RE9 chain A/B/C 6 TNFR1 (TNFRSF1A) VHH 无 P19438-1 Met1–Thr211 9S3I chain A 7 IL-7Rα (CD127) minibinder 无 P16871-1 Met1–Gly236 3DI3 chain B 每个赛道仅接受一种指定分子类型，各赛道独立筛选、独立验证、独立排名评奖；一个团队可报多个赛道。⚠️ 官方明确：靶点信息以 UniProt 编号 + 序列范围为准，参考结构仅作展示。说人话就是你建模用哪个结构是你的自由，但你要结合的分子是那段序列。出装限制 项目 minibinder 赛道 VHH 赛道 长度 40–100 aa 100–150 aa 形式 单条链、单个结合模块 单个 VHH 可变结构域，含完整框架 + CDR 氨基酸 20 种标准天然氨基酸 同左 附件 仅成熟蛋白本体，不得自带信号肽 / 标签 / Fc 同左 原创性 必须从头设计 必须从头设计，并与参考库做 CDR 区比对计分与奖励 环节 规则 湿实验名额 计划约 7000 条序列免费验证；每赛道约 1000 条亲和力检测 加测 每赛道检测结果前 50 名免费加做成药性 + 细胞活性（不影响主奖 KD 排名） 种子队 共 20 支，按时提交的全部合规序列直接入围，仅做合规审查、不做质量择优 公开队入围 按单条序列打分排序：ESMFold2 预测 + ipSAE 打分，1 seed / 1 sample / 无模板 / 仅靶点用 MSA 最终排名 完全由实测 KD 决定，KD 越小越靠前；每队每赛道只取最好 1 条 奖金（每赛道） 一等奖 6 万元 ×1；二等奖 2.5 万元 ×2；三等奖 1 万元 ×3 额外奖金 成药性合格 +5000 元；细胞活性阳性 +5000 元（可叠加，单条设计最多再加 1 万元） 查重 与在先提交比对：覆盖总长度 >90% 且一致性 =100% 判为重复（抗体仅比 CDR 区）；跨团队相同分子只保留首次有效提交 🎮攻略观点：注意这是一个「每队每赛道只取最好 1 条」的游戏，但入围湿实验是「按单条序列」排的。这意味着最优策略是广撒网进本 + 单点爆发夺冠：提交一批 ipSAE 高分、结构多样的序列，最大化至少一条进湿实验且物理上真能结合的概率，而不是把宝押在一条"自己最喜欢"的设计上。02 七大BOSS图鉴BOSS 1：EGFR —— 老牌团本，但这次开的是「酸性副本」 BOSS 简介：EGFR 胞外区由四个结构域组成，域 III 是配体（EGF）结合面，也是西妥昔单抗的表位；参考结构 6ARU 正是Cetuximab Fab 突变体与 EGFR 胞外域的复合物。弱点 / 表位（🔬文献）： 纳米抗体 7D12 结合域 III 的一块平坦表面，以空间位阻直接挡住配体结合，机制类似西妥昔单抗；其 CDR1 的 R30 模仿 EGF 的 R41 与 EGFR D355 形成盐桥，并与 F357 发生范德华接触，界面每侧埋藏约 700 Ų。复合物结构见 PDB 4KRL（pH 6.0 条件下生长的晶体） 与 Schmitz et al., Structure 2013。 纳米抗体 EgA1 / 9G8 走另一条路线：结合域 II/III 交界附近的表位，把受体锁在 tethered（未伸展）构象，阻止高亲和力配体结合与二聚化。论文明确指出，这个表位对 VHH 的凸面 paratope 可及、对单抗扁平的 paratope 不可及（同上 Structure 2013；结构 4KRO、4KRP）。 EGFR 热点残基的系统梳理可参考 Protein Science 2024 的 EGFR binding hotspots 分析（如 EgA1 的 D104 与 EGFR R310 的相互作用）。本赛道特殊机制：pH = 6.0。实体瘤细胞外 pH 普遍落在6.0–6.8，而正常组织维持在 7.3–7.4——这是 pH 依赖抗体工程的物理基础（Sulea et al., mAbs 2020）。组氨酸侧链 pKa ≈ 6.4–6.5，恰好卡在这个窗口，因此His 扫描突变是制造 pH 开关的经典手段；该文通过结构计算 + 双 pH His 扫描，把抗 HER2 Fab 的酸性选择性提升了最多25 倍。后续工作进一步给出两条可直接抄的经验：Trp、Arg、Tyr 位点突变成 His 成功率更高，且 CDR 中有 10 个位置更易成功（Chan et al., Proteins 2022）；不需要复合物结构的序列版方法见SIpHAB, mAbs 2024。pH 依赖抗 EGFR 抗体本身也已被做出来过（mAbs 2022）。🎮推荐打法（攻略观点）：本赛道规则只说「测定 pH 6.0 的亲和力」，并没有要求 pH 选择性。所以第一优先级是：在 pH 6.0 下 KD 尽可能小。工程上这意味着： 界面不要依赖会在酸性下被质子化而失效的相互作用：比如把你的结合能押在一个与 EGFR Asp/Glu 形成盐桥的 His 上，pH 6.0 时它带正电其实对你有利；反过来，依赖去质子化 His 的氢键网络在 pH 6.0 会崩。 酸性有利电荷互补：EGFR 域 III 的 Site 2 周边带负电（D355 等），paratope 上放 Arg/Lys/His 在 pH 6.0 下是净赚。7D12 用 R30 打 D355 就是教科书式示范。 如果你还想顺手拿「细胞活性阳性」的 5000 元加分，建议把表位选在能阻断配体结合或锁定 tethered 构象的位置（即 7D12 或 EgA1 两类表位之一），而不是随便找一块好结合但功能上无关的面。BOSS 2：TNF-α —— 三聚体BOSS，有已上市的通关记录BOSS 简介：TNF-α 以同源三聚体起作用，参考结构 1TNF 给的就是 A/B/C 三条链。三聚体意味着界面有三个等价的沟槽（单体-单体界面），这是天然的结合位点富矿。前人打法（🔬文献）： Ozoralizumab（ATN-103 / Nanozora） 是全球首个获批治疗类风湿关节炎的 VHH 药物（日本，2022 年 9 月），由 两个抗 TNF-α VHH + 一个抗人血清白蛋白 VHH 经 9 个氨基酸的 Gly-Ser linker 串联而成，分子量 38 kDa，无 Fc（Modern Rheumatology 综述）。 其抗 TNF VHH 部分二价结合 TNF-α 三聚体实现强效中和；抗 HSA 结构域通过 FcRn 再循环延长半衰期（BBRC 2024；Front. Immunol. 2022）。其抗 HSA VHH 对人/猴白蛋白 KD 约 24 nM（同前文）。 临床数据见 OHZORA 试验, Arthritis & Rheumatology 2022；药物条目见 Antibody Society 数据库。🎮推荐打法（攻略观点）： 比赛只收单个 VHH 结构域，所以你不能抄 ozoralizumab 的「二价+抗白蛋白」整体架构——那是分子形式层面的作弊路线，直接违规。你能抄的是表位选择的思路：打 TNF 三聚体的单体-单体界面沟槽（即受体 TNFR1/TNFR2 结合位点所在区域），这是被临床反复验证过「可结合且可中和」的区域。 三聚体的 C3 对称性是个隐形福利：对同一个沟槽的设计，在建模时其实有三份等价的靶面，hotspot 可以任选一份，但要注意提交给打分流程时靶点给的是三条链，ipSAE 会按你实际贴的那条界面算。 这是七个 BOSS 里公开数据最丰富、最"好打"的一个，预期竞争最激烈。想拿名次，重点不在"能不能结合"，而在"KD 能不能压到 sub-nM"。BOSS 3：GLP-1R —— 全场最难：要求做激动剂，却只给了 ECDBOSS 简介：GLP-1R 是 B 类 GPCR。参考结构6X18是 GLP-1(7–36)NH2 结合人 GLP-1R + Gs + Nanobody35 的冷冻电镜结构（Zhang et al., Molecular Cell 2020；注意结构中的 Nanobody35 只是用于稳定 Gs 复合物的工具，不是激动剂）。关键矛盾（🔬文献 + 推理）：赛题给的序列范围是Ala21–Glu139，即只有胞外结构域（ECD），但要求做agonist。而 B 类 GPCR 的经典「two-domain」激活模型是：多肽激动剂的 C 端先被ECD捕获，N 端再插入TMD并触发 Gs 偶联、cAMP 升高（Graaf et al., Pharmacol Rev 2016）。只结合 ECD 的抗体在文献中通常表现为拮抗或中性，而非激动（例见Sci Rep 2016：抗体介导的 GLP-1R 拮抗结构基础）。文献中真正做出激动活性的抗体路线，是把GLP-1 肽段融合到 GLP-1R 结合物上（如TB59-2，mAbs 2021），而这在本赛道是违规的——不得自带融合片段。🎮推荐打法（攻略观点，风险自负）： 先问主办方。"额外要求：激动剂"到底如何判定（是细胞 cAMP 读数？还是只要不阻断内源配体？），这直接决定打法。本文作者无法从公告中确定判定标准，强烈建议赛前联系官方客服确认。 在只允许单个 VHH、只给 ECD 的约束下，物理上可能的激动机制主要有两类假说（均为推测，非已验证）： - 构象/变构型：结合 ECD 并把 ECD 稳定在"已被配体占据"的伸展构象上，从而降低 TMD 激活的能垒。小分子激动剂 Boc5/WB4-24 的研究显示 ECD（尤其其 N 端螺旋）对激活确有参与：删除该螺旋或整个 ECD 会完全废掉其结合与 cAMP 信号（PNAS 2022）。 -正向别构型：不占据正构位点，而是提高内源 GLP-1 的亲和力/效能。 不要把 CDR 设计成挡住 GLP-1 C 端结合槽——那几乎必然做出拮抗剂。 🎮直说：这是七条赛道里预期提交量最少、也最容易爆冷的一条。如果你的团队有细胞功能实验能力或 B 类 GPCR 背景，这里的期望收益可能是最高的。BOSS 4：TfR1（CD71）—— 送货上门的「过桥 BOSS」先澄清一个坑：公告写的参考结构11QC 不是笔误，确实是一个真实存在的 PDB ID。作者已核验：PDB 11QC= "Human transferrin receptor ectodomain"，冷冻电镜单颗粒结构，2026 年 5 月 27 日发布，主引文为 Lee et al., Nat Commun 2026, "Transferrin receptor 1 binds human parvovirus B19 VP1u to facilitate entry"。（PDB 从 2023 年起启用含数字开头的新式四字符 ID，所以"11QC"这种长相是正常的。）如果你想要一个更老、分辨率/引用更成熟的参照，经典的 TfR 胞外域晶体结构是1CX8（Lawrence et al., Science 1999, 3.2 Å, 同源二聚体）。BOSS 简介与弱点（🔬文献）：TfR1 是同源二聚体，经典用途是受体介导的跨细胞转运（RMT）把生物药送过血脑屏障。 NewroBus 平台报道了人源化抗 TfR1 纳米抗体，对人 TfR1 亲和力达 皮摩尔级，可高效跨 BBB，且不干扰转铁蛋白结合与铁稳态；与抗 TNF-α 纳米抗体融合后仍保持 BBB 通透性，在人源化大鼠中长期给药未见血液学指标改变（Cell Commun Signal 2025）。该文也解释了为什么 VHH 在这里有结构性优势：单价 VHH 不易同时桥联 TfR1 同源二聚体的两个亚基，因而较少诱导受体内吞/降解。 但安全性不能只靠"不竞争转铁蛋白"：mAbs 2025 的系统性研究 明确指出，即使避免直接抑制转铁蛋白结合，仍观察到网织红细胞减少、抗体诱导的 TfR1 丢失等风险，且效应与亲和力、价态、表位、pH 敏感性都相关。🎮推荐打法（攻略观点）： 赛道只按 KD 排名，所以纯粹追求超高亲和力是夺冠的最优解；但若你想在「成药性 + 细胞活性」加分项上拿分，就要考虑避开转铁蛋白结合面（apical domain 周边常被用作非竞争性表位）。 序列范围 Cys89–Phe760 是整个胞外域，很大。hotspot 必须自己选，不要让扩散模型自由发挥——否则它大概率去贴最疏水的一块、却是生物学上没意义（甚至是二聚化界面被埋住）的区域。 ⚠️ 建模时注意：生理状态下 TfR1 是二聚体，单链建模可能暴露出真实世界并不可及的界面。建议在打分前用二聚体检查一遍你的表位是否被遮挡（这是作者的方法学建议，非官方要求）。BOSS 5：TL1A（TNFSF15）—— 当红炸子鸡，minibinder 赛道BOSS 简介：TL1A 是 TNF 超家族配体，三聚体（参考结构2RE9给的是 A/B/C 三条链），通过DR3发出促炎信号，也被诱饵受体DcR3捕获。近两年它是 IBD 领域最热的靶点之一。前人打法（🔬文献）： Tulisokibart（PRA023 / MK-7240）：人源化抗 TL1A IgG1，阻断 TL1A–DR3 信号（USAN 声明文件）。 Duvakitug（TEV-48574）：Teva/Sanofi 的抗 TL1A 抗体，2024 年 12 月公布 2b 期在溃疡性结肠炎与克罗恩病的阳性结果（Teva 官方新闻稿）。 表位信息：有研究用 氢氘交换质谱 + 计算建模解析了一个抗 TL1A 抗体的不连续表位（mAbs 2018）。注意：上市/在研药物的精确表位多数未公开，不要去编。🎮推荐打法（攻略观点）： minibinder 赛道（40–100 aa）意味着这是RFdiffusion / BindCraft 的主场——de novo minibinder 的公开成功率远高于 de novo VHH（见下文「通用 build」）。 三聚体界面沟槽（即 DR3 结合区域）是功能上最有意义的 hotspot 区；若追求纯 KD，也可以考虑三聚体顶部/侧面那些更凹、更疏水的 patch。 🎮一个容易被忽略的点：TL1A 三聚体表面存在三个等价位点，一个真实结合的 minibinder 在 BLI 上可能表现出复杂的化学计量。设计时保持单一、明确的结合模式（规则也要求"单个设计结合模块"）。BOSS 6：TNFR1 —— 要"关掉"它，而且不能误伤 TNFR2BOSS 简介：参考结构9S3I是人 TNFR1 胞外域 1.64 Å 晶体结构。TNFR1 胞外区由富含半胱氨酸的结构域（CRD1–CRD4）串成——注意：半胱氨酸很多，意味着二硫键密集。前人打法（🔬文献）： ATROSAB 是人源化的 TNFR1 选择性拮抗抗体，不结合 TNFR2；其表位位于 N 端区域，覆盖 CRD1 与 CRD2 的 A1 亚结构域（PLOS ONE 2013；mAbs 2010）。 Atrosimab 是其单价化改造版本，消除残余激动活性，在急慢性炎症小鼠模型中有效（Front. Immunol. 2021）。关键残基涉及 P23、R68、H69 等 N 端区域位点（见前述文献）。🎮推荐打法（攻略观点）： 这是个「价态即药理」的靶点：TNF 受体家族靠聚集传信号，二价抗体天然有意外激动的风险——这正是 ATROSAB 要被单价化成 atrosimab 的原因。本赛道要求单个 VHH，天然单价，这是结构性利好。 hotspot 建议选CRD1 / CRD2-A1 的 N 端区（有临床级前例的"可拮抗"表位），而不是任意一块面。 ⚠️ 设计时注意：靶点范围 Met1–Thr211包含信号肽（P19438-1 的 1–211 从 Met1 起算）。建模时请确认你用的受体构象是成熟蛋白的折叠态，别让扩散模型去贴一段在参考结构里根本不存在/无序的 N 端。（作者提醒，非官方口径；以官方给的序列范围为准提交。）BOSS 7：IL-7Rα（CD127）—— 全场唯一有「教科书级 de novo 前例」的 BOSSBOSS 简介：参考结构3DI3是人 IL-7 与糖基化人 IL-7Rα 胞外域的复合物晶体结构——也就是说，配体结合面直接写在参考结构里。前人打法（🔬文献）： 这是本届七个靶点里唯一一个已有公开、成功的 de novo minibinder 的靶点：Cao, Coventry et al., Nature 2022, "Design of protein-binding proteins from the target structure alone" 针对 IL-7Rα 的 IL-7 结合位点设计了 minibinder，报道亲和力 0.31 nM，并能阻断 IL-7 诱导的 STAT5 信号；共晶结构见 PDB 7OPB，设计是两螺旋拓扑、与计算模型高度吻合（见该文 Table 1）。 抗体路线：Lusvertikimab（OSE-127） 是人源化抗 IL-7Rα 单抗，在溃疡性结肠炎 2 期（CoTikiS, NCT04882007）给出阳性结果（ECCO 2025 摘要 OP36）。🎮推荐打法（攻略观点）： 好消息：靶面已知、方法已验证、甚至共晶都公开了。坏消息：同样的信息所有人都有，这条赛道大概率是查重与拥挤度最高的。 ⚠️不要直接重现 7OPB 里的设计：一是违反"必须从头设计"，二是跨团队重复只保留首次有效提交，你会白干。 🎮正确姿势：把 7OPB 当作hotspot 的真值标注（它告诉你哪些 IL-7Rα 残基值得打），然后用不同的拓扑（三螺旋束、αββα、ferredoxin fold 等）去重新 attack 同一块面。拓扑多样性既能避开查重，也能分散风险。03 通用 build：从零到提交的四段流水线 以下方法均为公开已发表工具，链接可点；具体参数组合是作者建议，不是官方推荐。第一段：骨架生成（backbone generation） 工具 适用 来源 RFdiffusion minibinder 赛道主力 Nature 2023 · GitHub RFantibody VHH 赛道主力（RFdiffusion 微调版） GitHub · bioRxiv 2024 · Nature 2025 BindCraft 一步式（AF2 反向传播幻觉） Nature 2025 hotspot 怎么选（🔬RFdiffusion 原文口径）：hotspot 定义为靶点上距离 binder Cβ 10 Å 以内的残基；官方建议指定 3–6 个hotspot 来把 binder 引导到你想要的位点（训练时只有 0–20% 的样本提供 hotspot）。来源同上Nature 2023 / GitHub README。成功率的现实预期（🔬文献）： RFdiffusion 原文中，通过 AF2 过滤后的 binder 实验命中率约19%。 BindCraft 在 12 个挑战性靶点上的实验成功率为 10–100%，平均 46.3%（Nature 2025）。 de novo VHH 要难得多：RFantibody 的工作只确认了对四个疾病相关表位的结合物，并以 cryo-EM 验证其中一个流感 HA 的设计（bioRxiv 2024）。 🎮因此作者的判断：五条 VHH 赛道的难度结构性地高于两条 minibinder 赛道。如果你只有一次出手机会、追求命中率，minibinder 赛道（TL1A、IL-7Rα）的期望值更高；如果追求"人少好拿奖"，GLP-1R 可能是冷门。第二段：序列设计 ProteinMPNN（Science 2022 · GitHub）：骨架固定、反向折叠出序列，是行业默认。 VHH 赛道：序列必须保有完整框架 + CDR，所以框架区一般固定成人源化/骆驼源共识框架，只对 CDR 做设计——RFantibody 的流水线即按此组织。 ⚠️ 20 种标准氨基酸、无标签、无信号肽、无 Fc；长度卡死（minibinder 40–100，VHH 100–150）。在生成阶段就把长度约束写进去，不要等到提交前再截。第三段：过滤漏斗（in-silico filtering funnel） RFdiffusion 原文使用的公开阈值（🔬可直接抄）：AF2 monomer pLDDT > 80、interaction pAE < 10、设计模型与预测结构 RMSD < 1 Å（Nature 2023）。补充工具： AF2 initial guess（Nat Commun 2023 · GitHub）：把设计复合物的坐标作为 AF2 第一轮 recycle 的 prev_pos 初始化，靶点以 template 给入，binder 只给序列。原文报告该方法在 5 个 minibinder 界面上把 binder Cα RMSD 重现到 1.0–2.0 Å。这是你自己内部排序的利器——注意它与比赛的官方打分口径（无模板、无 MSA）不同，两套分要分开看。 🎮作者建议的漏斗形状：生成 10⁴–10⁵ 骨架 → ProteinMPNN 每骨架 8–48 条序列 → 快速 AF2/ESMFold 粗筛 → initial-guess 精筛 →最后一步必须用比赛口径（ESMFold2 + ipSAE，1 seed、无模板、binder 无 MSA）再跑一遍并以此排序提交。第四段：按比赛口径排序提交 见下一节。04 过筛小技巧：专门为「ESMFold2 + ipSAE」调优先说清楚这个打分器是什么： ESMFold 是基于 ESM-2 语言模型的单序列结构预测器，不需要 MSA（Lin et al., Science 2023）。公告写的是"ESMFold2"，作者无法确认它具体指哪个版本/实现，建议向官方确认。 ipSAE 是 Dunbrack 实验室 2025 年提出的界面置信度打分：它只用低 PAE 的跨链残基对重算一个 pTM 式的界面分，并用界面本身自适应 d0，从而避免无序区/非接触区拖累分数；作者报告它比标准 ipTM 更能区分真假复合物（bioRxiv 2025 · PMC · GitHub: DunbrackLab/IPSAE）。这个配置在偷偷奖励什么（🎮攻略观点，基于上述方法学事实的推理）： "设计蛋白不使用 MSA"⇒ 奖励语言模型一眼就能折对的理想化拓扑。ESMFold 没有 MSA 可依靠，只能靠序列本身的"蛋白质语言"先验。规整的三螺旋束、短而紧凑的 loop、强疏水核、理想二级结构会被预测得很自信；长无序 loop、奇特拓扑、低序列似然的设计会直接塌成低置信度。这对 de novo minibinder 是利好，对 CDR 很长的 VHH 是风险点——VHH 框架 ESMFold 一般折得很好，但 CDR3 越长越飘。 "1 seed、1 sample"⇒ 没有重试机会，方差就是你的敌人。一个在 10 个 seed 里有 3 个折对的设计，在官方口径下有 70% 概率直接出局。🎮对策：在自己这边多 seed 跑同一条序列，只提交那些"每个 seed 都折得又对又稳"的设计——用稳健性而不是最高分来排序。 "无模板"⇒ 你不能指望它参考参考结构。靶点要靠它自己从 MSA 折出来。对大且柔性的靶点（TfR1 胞外域 Cys89–Phe760 尤其），靶点本身的预测质量会成为瓶颈；而 ipSAE 的好处恰恰是只看界面，不被远处的烂区域拖累。🎮因此：把界面做得小而确定，好过做得大而松散。 ipSAE 看的是跨链 PAE ⇒ 要的是"位置关系确定"，不是"埋藏面积大"。一个面积不大但刚性互锁、方向唯一的界面，PAE 会很低；一个大而滑、可以平移滑动的疏水面，PAE 会高。🎮对策：在界面里放几何锚点（埋藏的氢键网络、盐桥、芳香堆叠），让模型"没有第二种摆法"。 🎮别优化到走火入魔。 Adaptyv EGFR 大赛的公开复盘结论很直白：iPAE、ipTM、ESM2 likelihood 这些 in-silico 分数能用来筛，但并不可靠地预测实验结合（Cotet et al., bioRxiv 2025）。ipSAE 只决定你能不能进本；进本后决定名次的是 KD。所以：用 ipSAE 卡入场券，用物理/能量学直觉挑最终那条。05 避坑指南 查重是硬伤，先查再提。覆盖总长度 >90% 且一致性 =100% 即判重复（抗体仅比 CDR 区）；跨团队重复只保留首次有效提交。🎮IL-7Rα 和 TNF-α 这两条"公开数据最多"的赛道撞车风险最高——别把已发表序列改两个残基就交。 "必须从头设计"不是摆设，VHH 赛道还要与参考库做 CDR 区比对。拿已知纳米抗体做 CDR grafting、humanization 这类在 Adaptyv 大赛里很吃香的"优化已知 binder"路线（那次冠军正是优化 Cetuximab 的 scFv，做到 1.21 nM，复盘论文），在本赛事是不允许的。 不要自带任何附件：信号肽、His-tag、Fc、linker 串联的多价体，全部不行。只交成熟蛋白本体。 长度卡死：minibinder 40–100 aa，VHH 100–150 aa。生成时就约束。 单链单模块：不能交 VHH-VHH 串联，也不能交双模块 minibinder。 报名后要等一个工作日才能登录。别卡在截止前一天报名。 初始密码是队长手机号，登录后立刻改密码。这条写在官方公告里，但真的会有人忘。 提交格式：序列用 csv（按官方模板），外加一份设计摘要（不要求公开模型权重、训练集或源代码）。截止前可反复更新，以最后一次成功提交为准。 别在最后一小时提交。跨团队重复按提交时间定归属——早交就是优势。 "参考结构仅作展示"：一切以 UniProt 编号 + 序列范围为准。你用哪个结构/预测模型建模是自由的，但别把参考结构里的构象当成唯一真相。 🎮分散下注：入围按单条序列打分，每队每赛道只取最好 1 条上榜。所以多交几条拓扑和表位都不同的设计，比交一堆同一骨架的近亲更划算。06 装备库：赛事赞助支持平台 ⚠️ 以下平台均由各平台方独立运营，为赛事赞助支持方，非主办方组委会官方工具；具体福利规则以各平台公告为准。作者与这些平台无任何关系，也未逐一测评。 平台 比赛期间福利（按官方公告） 链接 书生·端砚 科学发现平台 选手登录可获定量免费试用 https://discovery.intern-ai.org.cn/chat 元生·开物（OriBench）AI 原生制药工作台 选手登录可免费使用 https://oribench.lglab.ac.cn/ MatwingsVenus® 晓鹜® AI 蛋白质研发平台 选手账户充值 10W 积分 https://matvenus.com/zh/sign-in AsterFire™ 智算平台 选手登录可免费使用 https://sidereus-ai.com/ SPONGE Mokda™ 分子研发工作站 选手登录可免费使用 https://sponge-mokda.cn/ 额外的开源装备（非赛事相关，作者自荐）： Proteinbase：Adaptyv Bio 于 2025 年 10 月上线的蛋白设计实验数据库，每条设计都附计算预测、设计方法与湿实验结果（含阴性数据），当前数据以 ODC-BY 许可开放下载（官方介绍）。它还按 Target / Design Method 聚合命中率，可以直接看"哪个方法打哪个靶点更灵"。 Adaptyv 2024 EGFR 大赛复盘：1800+ 份投稿、601 条实测，优化已有 binder 最好做到 1.21 nM，纯 de novo 最好 82 nM。数据与代码在 GitHub。🎮这是目前最接近本赛事形态的公开经验，强烈建议赛前通读。07 结语 这游戏真正残酷也真正迷人的地方在于：最后那一行数字不是模型给的，是蛋白自己给的。 ipSAE 只是守门人。守门人放你进去之后，决定你站在哪一级领奖台上的，是你有没有真的理解那块表位——EGFR 域 III 那道平坦的沟、TNF 三聚体的三道缝、TNFR1 的 CRD1、IL-7Rα 上 IL-7 坐过的位置。七个 BOSS，七种物理。 祝各位 KD 小到让 BLI 仪器怀疑人生。 作者需要向读者坦白的几件事（未能核实项） 「ESMFold2」的确切所指：公告使用"ESMFold2"这一名称，作者未能在公开资料中确认它对应 ESMFold 的哪个版本或实现（ESMFold 本身基于 ESM-2 语言模型，Lin et al., Science 2023）。请以官方为准，必要时联系赛事客服确认具体版本与运行脚本。 GLP-1R 赛道「激动剂」的判定标准：公告未说明判定方式（细胞 cAMP？不阻断内源配体？）。鉴于只给 ECD 范围、只允许单个 VHH，这直接决定可行打法，务必先问官方。 TL1A / TNFR1 在研药物的精确表位：tulisokibart、duvakitug 的精确表位未见公开披露，本文未作推测。 本文中标注「🎮攻略观点」的内容（hotspot 策略、赛道难度排序、漏斗参数、分散下注等）均为作者的策略判断，未经本赛事任何实验验证。 本文作者与赛事主办方、赞助平台均无任何隶属或利益关系；所有规则复述均来自公开公告，以官方发布为准。