A Phase 1b Followed by Phase II Expansion Trial of Combination of Pembrolizumab and ADG106 in Advanced Solid Cancers and Triple Negative Breast Cancer (ComPACT)

This is a phase Ib followed by phase II clinical trial evaluating the safety and efficacy of combination of ADG106 with pembrolizumab in patients with metastatic cancers. The Phase Ib dose finding part will include all solid tumor subtypes with treatment refractory disease, while phase II will focus on only patients with TNBC.

开始日期2023-06-12

申办/合作机构

National University Hospital

[+2]

NCT05275777

/ Active, not recruiting临床1/2期IIT

A Phase Ib Safety lead-in, Followed by Phase II Trial of ADG106 in Combination With Neoadjuvant Doxorubicin and Cyclophosphamide Followed by Paclitaxel in Stage I-III HER2 Negative Breast Cancer

This is an open label, lead in phase Ib dose confirmation study in patients with advanced solid tumors, followed by a phase II single arm study as neoadjuvant therapy in stage I-III HER2 negative breast cancer.
Primary Objectives
* To determine the safety profile of combination of ADG106 with dose dense doxorubicin/cyclophosphamide, and with weekly paclitaxel.
* To determine the Recommended Phase 2 Dose (RP2D) of ADG106 in combination with dose dense doxorubicin/cyclophosphamide, and with weekly paclitaxel.
* To evaluate biological changes on immunohistochemistry in HER2 negative breast cancer after treatment with ADG106 alone and in combination with chemotherapy.
Secondary Objectives
* To determine the efficacy of combination of ADG106 with standard neoadjuvant combination chemotherapy in HER2 negative breast cancer: objective response rates.
* To correlate tumor and plasma biomarkers with efficacy outcomes.

开始日期2022-05-19

申办/合作机构

National University Hospital

[+1]

NCT05236608

/ Unknown status临床1/2期IIT

A Phase 1b/2 Study to Evaluate the Combination of Nivolumab (Anti PD1 Monoclonal Ab) With ADG106 (4-1-BB Agonist Monoclonal Ab) in Metastatic NSCLC After Progression With antiPD1 Therapy and Platinum-based Chemotherapy (ADIVO Lung Study)

This is an open label, non-randomised phase 1b/2 study including patients with non-small cell lung cancer who have progressed after treatment with immune checkpoint inhibitors (anti PD1/PDL1 with or without CTLA4 inhibitors) and platinum-based chemotherapy. The study medications include nivolumab, an anti-PD1 inhibitor and ADG106, an agonist antibody of 4-1-BB.
The investigators hypothesize that the combination of nivolumab and ADG106 would be tolerable, and demonstrate significant clinical anti-tumour activity in patients with NSCLC that has failed antiPD1/antiPDL1 immunotherapy and standard platinum-based chemotherapy. The investigators propose to conduct a phase 1b/2 study to investigate this strategy.

开始日期2021-11-12

申办/合作机构

National University Hospital

[+2]

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项与 ADG-106 相关的文献（医药）

2025-05-01·iScience

Phase 1b/2 study of ADG106, a 4-1BB/CD137 agonist, in combination with toripalimab in patients with advanced solid tumors

Article

作者: Wang, Yongsheng ; Fang, Wenfeng ; Huang, Yan ; Lin, Shaoyan ; Ma, Yuxiang ; She, Xiaohong ; Zhang, Li ; Liu, Guizhong ; Zhao, Hongyun ; Zha, Jiping ; Hong, Shaodong ; Li, Yan ; Zheng, Songmao ; Luo, Peter ; Liu, Qianwen ; Xue, Jinhui ; Zhao, Yuanyuan ; Yang, Yunpeng ; Zhang, Yang

This phase 1b/2 clinical trial (NCT04775680) evaluated the safety, efficacy, pharmacokinetics and pharmacodynamics of ADG106, a ligand-blocking agonistic antibody targeting CD137 (4-1BB), combined with toripalimab in patients with advanced malignancies. ADG106 0.75-3 mg/kg plus toripalimab 240 mg were administered every 3 weeks. One dose-limiting toxicity occurred in 1 subject at 1.5 mg/kg and 2 in another subject at 3 mg/kg. Grade ≥ 3 treatment related adverse events occurred in 4/25 patients (16%). The overall disease control rate was 29.2% (7/24), including 1 partial response (PR) patient with a duration of response and a progression-free survival of 17.6 and 24.5 months. Circulating biomarkers suggested increased soluble CD137, CD3^-CD16⁺CD56⁺ natural killer (NK) cells, interferon γ (IFN-γ), TNFα, and IL-6 after therapy. Elevated baseline memory T cells and PD-L1, activation of immune-related pathways, along with enhanced T cell proliferation and increased IFN-γ following treatment were observed in the PR patient. ADG106 in combination with toripalimab demonstrated a manageable safety profile but no efficacy conclusions could be drawn.

2024-02-01·Cell reports. Medicine

Preclinical characterization and phase 1 results of ADG106 in patients with advanced solid tumors and non-Hodgkin’s lymphoma

Article

作者: Chen, Gang ; Zhang, Yang ; Chen, Qun ; Huang, Yan ; Fang, Wenfeng ; Zhang, Li ; Cao, Jiaxin ; Liu, Qianwen ; Liu, Guizhong ; Ma, Yuxiang ; She, Xiaohong ; Zhao, Hongyun ; Luo, Peter ; Yang, Yunpeng ; Xue, Jinhui ; Zhou, Ting ; Zhao, Yuanyuan ; Luo, Fan

ADG106, a ligand-blocking agonistic antibody targeting CD137 (4-1BB), exhibits promising results in preclinical studies, demonstrating tumor suppression in various animal models and showing a balanced profile between safety and efficacy. This phase 1 study enrolls 62 patients with advanced malignancies, revealing favorable tolerability up to the 5.0 mg/kg dose level. Dose-limiting toxicity occurs in only one patient (6.3%) at 10.0 mg/kg, resulting in grade 4 neutropenia. The most frequent treatment-related adverse events include leukopenia (22.6%), neutropenia (22.6%), elevated alanine aminotransferase (22.6%), rash (21.0%), itching (17.7%), and elevated aspartate aminotransferase (17.7%). The overall disease control rates are 47.1% for advanced solid tumors and 54.5% for non-Hodgkin's lymphoma. Circulating biomarkers suggest target engagement by ADG106 and immune modulation of circulating T, B, and natural killer cells and cytokines interferon γ and interleukin-6, which may affect the probability of clinical efficacy. ADG106 has a manageable safety profile and preliminary anti-tumor efficacy in patients with advanced cancers (this study was registered at ClinicalTrials.gov: NCT03802955).

项与 ADG-106 相关的新闻（医药）

2026-08-08

·咪说咪爱学习

4-1BB：一个卡了十年的共刺激靶点，做成双抗有救吗？

一、4-1BB是什么？ 4-1BB，又叫CD137，是TNF受体超家族的一个成员，主要表达在活化的T细胞表面（CD8+ T细胞上尤其多），NK细胞、NKT细胞、Treg、DC上也有。要把它的机制讲清楚，得先回到T细胞活化的"双信号"模型：信号1：T细胞受体（TCR）识别抗原呈递细胞（APC）上的MHC-抗原肽复合物。这是"识别"信号，但只有信号1，T细胞会进入无能状态（anergy），不干活。信号2：共刺激信号。最经典的是CD28-B7，但4-1BB-4-1BBL是另一条关键的共刺激通路，主要在T细胞活化之后才上调表达，所以它管的是"持续激活"和"记忆形成"。 4-1BB和它的配体4-1BBL结合之后，下游会招募TRAF蛋白，激活NF-κB、MAPK、PI3K等通路，最终带来几个效果：促进CD8+ T细胞增殖和存活——抗凋亡蛋白Bcl-xL、Bfl-1上调；增强细胞毒功能——IFN-γ、穿孔素、颗粒酶分泌增加；形成免疫记忆——这是4-1BB区别于其他共刺激分子的一个亮点，能帮助T细胞分化成记忆细胞，实现长期免疫监视；增强NK细胞活性。一句话总结：4-1BB是T细胞从"被激活"走向"持续作战+长期记忆"的关键开关。这也是为什么它被认为是增强抗肿瘤免疫反应的关键策略之一。二、为什么4-1BB适合做抗体，不太适合做ADC 同样是"靶向+杀伤"，4-1BB和HER2、TROP2这些肿瘤抗原靶点的逻辑完全不一样。1. 4-1BB是"调节性"靶点，不是"杀伤性"靶点 ADC的逻辑是：抗体把毒素精准送到肿瘤细胞表面→内吞→毒素释放→肿瘤细胞死。所以ADC靶点必须是肿瘤细胞高表达、正常细胞低表达的抗原，比如HER2、EGFR、TROP2、Claudin18.2。 4-1BB不一样。它表达在免疫细胞（T细胞）上，不在肿瘤细胞上。它的作用不是直接杀伤肿瘤，而是激活免疫细胞去杀伤肿瘤。所以4-1BB类药物本质上是"免疫调节剂"，不是"细胞毒递送载体"。2. 4-1BB适合的药物形式激动型单抗：直接结合4-1BB，模拟4-1BBL的作用，提供共刺激信号。双特异性抗体（第二代主流）：一臂靶向4-1BB，另一臂靶向PD-L1/PD-1/EGFR/肿瘤抗原等，实现"条件性激活"——只在肿瘤微环境里才激活4-1BB，降低系统性毒性。融合蛋白：思路类似激动型单抗。 CAR-T共刺激域：4-1BB作为CAR的胞内共刺激域，是第二代CAR-T的标配（如Kymera、Gilead的CAR-T产品都用4-1BB胞内段），但这属于"借用4-1BB信号通路"，不是4-1BB激动剂。核心结论：4-1BB赛道的主流药物形式是激动型抗体和双特异性抗体，不是ADC。3. 一个延伸：4-1BB双抗的"另一臂"可以接什么除了PD-L1×4-1BB，行业里还在探索： EGFR×4-1BB HER2×4-1BB 4-1BB×PD-1 4-1BB×LAG-3 4-1BB×TIGIT 逻辑都是一样的：用肿瘤抗原或另一个免疫检查点作为"定位锚"，让4-1BB的激活限定在肿瘤微环境里，从而规避系统性肝毒性。三、4-1BB类药物的三个核心特点特点1：单药几乎无效，必须联合 4-1BB提供的是"信号2"，没有"信号1"（TCR识别肿瘤抗原）它发挥不了作用。而且肿瘤患者往往存在免疫抑制微环境（PD-L1高表达、Treg浸润等），单独给4-1BB激动剂，T细胞即使被激活也很快被"刹车"。所以4-1BB类药物几乎都是联合用药，最经典的搭档是PD-1/PD-L1抑制剂——一个松刹车（PD-1），一个踩油门（4-1BB）。特点2：肝毒性是核心风险这是4-1BB赛道十年走不出来的根本原因。第一代激动剂Urelumab在≥1mg/kg剂量下出现明显肝毒性，甚至有2例致死案例。肝毒性的机制：目前主流观点认为和Fc段与FcγRIIB（特别是肝窦内皮细胞和Kupffer细胞上的FcγRIIB）的交联有关。当4-1BB抗体的Fc段被FcγRIIB交联后，会形成强烈的超激动信号，导致全身性的4-1BB激活，肝脏首当其冲。这也解释了为什么第二代双抗都在做"条件性激活"——通过结构设计（如Fc-silent、亲和力调优、双价/四价结构），让4-1BB只有在被另一个靶点（如PD-L1）"锚定"到肿瘤局部时才被激活。特点3：剂量窗口窄，给药方案敏感第一代Urelumab在0.1mg/kg安全但无效，1mg/kg有效但肝毒性致死，治疗窗极窄。第二代双抗通过结构优化扩大了治疗窗，但给药间隔依然敏感——比如Acasunlimab从Q3W（每3周一次）调整到Q6W（每6周一次）后，肝毒性显著下降、OS反而提升，说明给药方案本身就是疗效-安全性平衡的关键变量。四、市场规模怎么看1. 适应症人群 4-1BB类药物目前主要瞄准的适应症人群：晚期实体瘤二线及以上：这是绝大多数管线的入组人群，对应的是PD-1/PD-L1治疗失败的患者。以非小细胞肺癌（NSCLC）为例，中国每年新发NSCLC约80万例，其中约30%会进入PD-1治疗，最终约一半会进展，对应潜在人群约12万例/年。神经内分泌癌（NEC）：这是LBL-024率先突破的适应症。肺外神经内分泌癌（EP-NEC）属于罕见病，荷兰全国登记研究显示发病率约1.0/10万/年，中国缺乏详尽流行病学数据，按14亿人口粗估，潜在新发患者约1.4万例/年。这个人群虽小，但几乎没有有效治疗方案，中位生存期通常<12个月，临床需求极为迫切。黑色素瘤、头颈癌、消化道肿瘤等：作为拓展适应症。2. 支付意愿：参考PD-1的定价逻辑 4-1BB双抗的定价可以参考PD-1/PD-L1在国内的定价水平：国产PD-1年治疗费用已降至5-10万元人民币（医保后）；进口PD-1（K药）年治疗费用约15-20万元；双特异性抗体作为新一代产品，定价通常略高于单抗，参考康方生物卡度尼利（PD-1/CTLA-4双抗）的定价水平，年治疗费用可能在15-25万元区间。五、研究趋势：从"全身激活"到"条件性激活" 把第一代到第二代的演进梳理清楚，就理解了整个赛道的研发方向。趋势1：从单抗走向双抗第一代单抗（Urelumab、Utomilumab）已经基本退出历史舞台，原因前面讲过——一个太毒，一个太弱。第二代几乎全部转向双特异性抗体，核心思路是用第二个靶点实现"空间限制"，让4-1BB只在肿瘤局部被激活。趋势2：条件性激活的多种技术路径 "条件性激活"是第二代4-1BB双抗的关键词，具体技术路径包括：亲和力调优：把4-1BB结合臂的亲和力调低，只有当另一臂（如PD-L1臂）把抗体富集到肿瘤局部后，局部高浓度才能触发4-1BB激活。LBL-024就是这种思路，PD-L1臂与4-1BB臂的亲和力比约300:1。 Fc-silent改造：去掉Fc段与FcγRIIB的结合能力，避免交联引起的超激动和肝毒性。Ragistomig（Grabody-T平台）采用这种设计。价数设计：四价（2+2）vs 二价（1+1），影响激活强度。LBL-024是2+2四价，Acasunlimab是1+1二价。表位选择：选择不同的4-1BB表位，激活强度和安全性profile不同。ADG106选择的就是独特表位。趋势3：给药方案优化成为独立变量 Acasunlimab的Q3W→Q6W调整，让肝毒性从13.3%（G≥3）下降、12个月OS从不到50%提升到69%。这说明在结构固定的前提下，给药间隔本身就是一个可以调节疗效-安全性的重要参数。第二代双抗的临床开发中，给药方案探索越来越受重视。趋势4：瘤内注射作为老药新用 BMS把Urelumab从系统给药转向瘤内注射探索，逻辑是：直接打到肿瘤里，局部浓度高、系统暴露低，理论上能规避肝毒性。这条路径目前还在早期探索，但代表了一种"换给药方式救老药"的思路。趋势5：适应症选择从"广谱"转向"精准" 第一代单抗主要做NSCLC、头颈癌这些大瘤种，结果疗效有限。第二代双抗开始选择PD-1难治、但免疫原性尚可的"中间地带"适应症，比如： LBL-024选择EP-NEC（罕见病、无标准治疗、ORR提升空间大）； FS222选择PD-1难治皮肤黑色素瘤（免疫治疗敏感瘤种，但已耐药）； QLF31907选择晚期黑色素瘤。这种"先在敏感人群验证概念，再拓展大瘤种"的策略，是第二代双抗普遍采用的方法。六、管线梳理以下信息整理自公开资料（公司公告、ClinicalTrials.gov、ESMO/ASCO公开数据），仅作事实陈述，不构成对产品疗效或商业前景的判断。第一代单抗（均已终止或转向） Urelumab (BMS-663513) ：系统给药基本终止，转向瘤内注射探索。 I/II期≥1mg/kg出现肝毒性，2例致死；降至0.1mg/kg安全但ORR近乎为0。 Utomilumab (PF-05082566) ：单药ORR约3.8%；耐受性好但活性不足。 STA551 (RG6076) ：单药及联合atezolizumab，ORR个位数或为0。第二代单抗（进展有限） ADG106 ：Ph1/Ph1b/2完成，后续早停，单药Ph1（62例）安全至5mg/kg；联合toripalimab Ph1b/2（25例）DCR 29.2%，1例PR。 CTX-471：Ph1进行中，联合pembrolizumab治疗实体瘤。PD-L1×4-1BB双特异性抗体（第二代主流赛道） LBL-024（维立志博）：四价2:2，条件性激活，全球首个进入注册临床的4-1BB药物；2024-10获CDE突破性疗法；2024-12获FDA孤儿药；2026-01获FDA快速通道；2026-07纳入中国优先审评。二线+EP-NEC（45例）ORR 33.3%、DCR 51.1%；一线联合EP化疗（52例）ORR 75.0%；175例仅1.1%出现AST 3级+。 Acasunlimab（Genmab/BioNTech，已终止）：条件性激活，Ph2（113例）联合pembro Q6W臂mOS 17.5m、12月OS 69%、ORR 30%；联合方案肝毒性G≥3 13.3%。 Ragistomig（ABL Bio/NovaBridge）：Ph1（49例）ORR 15.3%，5mg/kg ORR 30%；Q6W方案G≥3肝酶升高1/20。 FS222 （中国生物制药）：Ph1（90例）ORR 15.7%；PD-1难治皮肤黑色素瘤ORR 60%（9/15）。 QLF31907（齐鲁制药）：Ph1/2进行中。其他结构双抗 HLX35（复宏汉霖）：EGFR×4-1BB，I期临床进行中。七、小结 4-1BB的机制是什么？T细胞共刺激分子，提供"信号2"，促进CD8+ T细胞增殖、存活、形成记忆。为什么4-1BB适合做抗体不适合做ADC？4-1BB在免疫细胞上不在肿瘤细胞上，作用是免疫调节不是细胞毒递送。 4-1BB类药物的三个核心特点？单药无效需联合、肝毒性风险高、剂量窗口窄。第一代为什么失败？Urelumab太毒（FcγRIIB交联致肝毒性），Utomilumab太弱（活性不足）。第二代的核心思路？双抗+条件性激活，用第二个靶点把4-1BB激活限定在肿瘤微环境。条件性激活的技术路径有哪些？亲和力调优、Fc-silent改造、价数设计、表位选择。当前进度最快的产品？ LBL-024（期待一下吧）。参考来源 [The emerging landscape of novel 4-1BB (CD137) agonistic drugs for cancer immunotherapy](https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9897756)（PMC，2023） [Expanding the horizons of cancer therapy with next-generation 4-1BB bispecific antibodies](https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12885431)（PMC，2026） [CD137 Antibody Market Report](https://www.strategicmarketresearch.com/market-report/cd137-antibody-market)（Strategic Market Research） [维立志博LBL-024获得美国FDA孤儿药认定](https://www.bigmoleculewatch.cn/2024/12/03/维立志博lbl-024获得美国fda孤儿药认定/)（聚焦大分子，2024-12） [LBL-024一线治疗EP-NEC数据](https://www.cancercro.com/nd.jsp?id=1035)（CancerCro，2025-06） [肺外神经内分泌癌诊疗共话](http://www.liangyihui.net/doc/147666)（良医汇，2025-05） [新一代4-1BB激动剂的探索之路](https://www.acrobiosystems.cn/insights/5386)（ACROBiosystems，2024-05） [4-1BB双抗研发如何解决肝毒性](https://www.cyagen.cn/articles/4-1bb-target-breakthrough)（赛业生物，2026-06） [2024上半年中国PD-(L)1药物市场回顾](https://www.pharnexcloud.com/zixun/spdt_19435)（PharneXCloud/IQVIA） [后PD-1时代，千亿肿瘤帝国变局开启](https://bydrug.pharmcube.com/news/detail/96310d03c6214782c67f76fa7e641585)（ByDrug，2025-06）本文为个人学习笔记整理，所涉管线信息来自公开资料，仅供学习交流，不构成任何投资或用药建议。具体临床数据请以企业官方披露和监管机构公开信息为准。

2026-04-04

·IVDtech R&D

AI 给抗体研发装 “超脑”：从慢工出细活到智能快车道

今天咱们用大白话拆解一篇顶刊综述，核心就讲一个事：人工智能（AI）到底怎么把抗体研发这个原本 “又慢又贵又受限” 的硬核生物活儿，变成高效、精准还能凭空设计的智能工作。这篇文章是 2025 年发表在《Medical & Biological Engineering & Computing》的重磅综述，汇总了当下 AI 在抗体设计与开发的全流程应用，看完你就能明白，为什么说 AI 是新一代抗体药物研发的 “核心引擎”。先铺垫个小基础，不用怕专业术语，我都会拆成大白话：抗体：咱们身体里的 “天然保镖”，能精准识别病毒、癌细胞这些 “坏人” 并干掉它们，科学家把它做成药物，就是当下最火的单抗、双抗、抗体药物偶联物（ADC）这些生物药，治癌症、传染病、自身免疫病都超管用。传统抗体研发：简单说就是 “试错法”—— 要么给动物免疫等它产生抗体，要么建超大的抗体库一个个筛，少则几年，多则十几年，花钱如流水，还经常筛不出好用的，临床失败率还高。而这篇文章的核心结论就是：AI 把抗体研发从 “靠运气试错” 变成了 “靠智能设计”，从上游的序列 / 结构设计，到中游的筛选优化，再到下游的生产制造，全流程都被 AI 重构了。接下来咱们一步步讲，AI 到底在每个环节做了什么，有多厉害。一、先搞懂：AI 家族里，谁在抗体研发里挑大梁？不是单一的 AI 技术，而是一整套 “智能天团” 协同作战，文章里重点讲了这些核心技术，记不住名字没关系，知道它们的作用就行：机器学习（ML）：基础款智能分析员，能从海量抗体数据里找规律，比如 “哪种氨基酸序列能让抗体和癌细胞绑得更紧”；深度学习（DL）：进阶款，像 AlphaFold2 这种，能精准预测抗体的 3D 结构 —— 要知道，抗体的功能全靠结构，传统方法测结构要做复杂的实验，AI 几小时就能算出来；强化学习（RL）：“试错升级款”，能像玩游戏闯关一样，不断优化抗体设计，越改越好；生成式模型（GAN、扩散模型、大语言模型）：“凭空创造款”，能根据需求直接生成全新的抗体序列 / 结构，不用再从天然库里面筛，这就是从头设计（de novo），是抗体研发的终极梦想之一；分子对接 / 动力学模拟：“虚拟测试员”，能在电脑上模拟抗体和靶点（比如病毒蛋白）怎么结合、结合得牢不牢，不用做实验就能初步筛选。这些技术不是孤立的，而是和基因测序、高通量实验结合，形成 “AI 设计 + 实验验证” 的闭环，效率直接拉满。二、AI 的核心操作：从 “设计” 到 “优化”，把抗体研发的每一步都提速抗体研发的核心需求就三个：能精准结合靶点（特异性）、绑得足够紧（高亲和力）、能做成药（可开发性，比如溶解度好、不易聚集、免疫原性低）。AI 就是围绕这三个需求，在关键环节发力，咱们按研发流程捋：第一步：抗体的 “基因密码” 和 “3D 造型”，AI 全包了抗体的功能由氨基酸序列（一维密码）和3D 空间结构（三维造型）决定，传统方法要么测序列慢，要么测结构难，AI 直接解决这两个问题： ·序列设计：AI 能从 OAS、IMGT 这些超大型抗体数据库（里面有上百亿条天然抗体序列）里学规律，要么优化天然序列，要么直接生成全新的序列，甚至能设计出天然抗体库里没有的、专门针对某个靶点的序列；比如用 GPT 类的蛋白大语言模型，能直接生成抗体的重链、轻链序列，还能保证它的理化性质达标。 ·3D 结构预测：代表就是 AlphaFold2/3、RoseTTAFold，能从氨基酸序列直接算出抗体的 3D 结构，尤其是抗体最关键的CDR 区（和靶点结合的 “抓手”），预测精度比传统方法高太多，还能预测抗体和靶点结合后的复合物结构，这一步直接省去了大量的 X 射线、冷冻电镜实验，时间从几周缩到几小时。第二步：抗体和靶点的 “结合力”，AI 提前算好，不用瞎试找抗体的核心是 “能和靶点绑得紧、不粘其他东西”，传统方法要做大量实验测结合力，AI 能虚拟预测结合亲和力和特异性，提前把没用的候选筛掉： ·用分子对接模拟抗体和靶点的结合过程，算结合能； ·用机器学习模型（比如 XGBoost、CNN）从序列 / 结构数据里找规律，预测哪种抗体能高亲和力结合靶点，甚至能预测突变一个氨基酸后，结合力会怎么变； ·文章里提到一个叫 AbAgIntPre 的工具，只给抗体和抗原的氨基酸序列，AI 就能预测它们能不能结合，准确率 82%，直接省去了初期的大量筛选实验。第三步：抗体的 “升级改造”，AI 精准 “修 bug” 就算找到初步的抗体，也会有各种 “小毛病”：比如绑得不够紧、溶解度差、容易聚集、身体会排斥它（免疫原性），这一步叫亲和力成熟 / 可开发性优化，传统方法是随机突变再筛，AI 则是精准突变： ·比如用 VIMAS 平台，能在电脑上模拟抗体的氨基酸突变，算突变后的结合自由能和稳定性，直接找出能提升亲和力的突变位点，不用盲筛； ·用 Camsol、SOLart 这些 AI 工具，能预测抗体的溶解度，提前改掉会导致聚集的氨基酸，避免后期研发失败。第四步：全新抗体的 “凭空创造”——AI 实现 de novo 从头设计这是最牛的一步，也是这篇文章的重点：AI 能不依赖天然抗体库，直接设计出针对某个靶点的全新抗体。比如用 RFdiffusion（扩散模型）、GAN 这些生成式 AI，科学家只需要告诉 AI“我要一个能结合新冠刺突蛋白 / 肺癌靶点 HER2 的抗体”，AI 就能生成全新的 CDR 区序列和 3D 结构，还能保证它的结合力和可开发性。文章里提到，世界上第一个纯计算设计的抗体 AU-007 已经进入临床试验，这就是 AI 从头设计的里程碑。三、AI 不只是设计，还把抗体 “生产制造” 也优化了抗体研发不是设计出来就完事，还要大规模生产，传统生产也有很多问题：产量低、成本高、工艺不稳定，AI 同样能解决：优化传统生产技术：比如杂交瘤技术、噬菌体展示技术，AI 能设计更高效的抗体库，优化细胞融合、筛选的条件，还能预测细胞系的产量，挑出最适合大规模生产的细胞；优化生产工艺：AI 能分析发酵、纯化的海量工艺数据，找出瓶颈（比如发酵时的温度、pH 怎么调产量最高），还能实现生产过程的智能控制，减少浪费，提升产量，降低成本；甚至考虑环保：文章里还提到，AI 能优化生产工艺，减少能源和资源消耗，让抗体生产更环保、更可持续。四、AI 的 “超能力拓展”：从通用药到个性化抗体药现在的生物药大多是 “通用款”，而 AI 能实现个性化抗体研发—— 根据每个患者的基因、疾病情况，设计专属的抗体药，这是精准医疗的终极目标： ·AI 能分析患者的基因组、免疫组学数据，找出专属的疾病靶点； ·能设计出针对患者自身靶点的抗体，避免交叉反应，提升疗效，减少副作用； ·比如在癌症治疗中，AI 能根据患者的肿瘤突变情况，设计个性化的单抗或双抗，让治疗更精准。同时，AI 还能整合多组学数据（基因组、转录组、蛋白组、代谢组），从更全面的角度分析免疫反应，找到更好的抗体靶点，甚至能预测患者对抗体药的反应，提前筛选出适合的患者，提升临床成功率。五、当下的成果：这些 AI 抗体研发的落地案例，已经实实在在开花结果文章里列举了很多已经落地或进入临床的案例，证明 AI 不是 “纸上谈兵”，而是真的在改变抗体研发： AlphaFold2/3：彻底改变了抗体结构预测，成为全球抗体研发实验室的标配工具； AbCellera：用 AI 分析单细胞测序数据，快速从新冠患者体内找到中和抗体，其中一款已经获批上市，这也是 AI 在新冠药物研发中的经典成果； Adagene、Adimab：多家生物公司用 AI 设计的抗体（如 ADG-106、PM-1022）已经进入肿瘤临床研究； AU-007：全球首个纯计算设计的抗体，进入临床试验，标志着 AI 从头设计抗体的时代正式到来；各种 AI 工具平台：AB-Gen（抗体库设计）、AntiBERTy（抗体序列分析）、DiffAb（抗体结构设计）等，已经成为科研和工业界的常用工具。六、当然，AI 也不是万能的，还有这些 “坎儿” 要跨这篇综述也客观指出，AI 在抗体研发中还存在不少挑战，不是一蹴而就的：数据问题：AI 靠数据喂大，需要大量高质量的抗体序列、结构、结合实验数据，但目前很多数据要么缺失，要么质量不高，还存在数据偏见； “黑箱” 问题：很多深度学习模型是 “黑箱”—— 能给出结果，但说不清楚为什么这么设计，科学家无法理解背后的生物学机制，这在医药研发中很关键（监管也需要解释）；泛化能力差：AI 在已知靶点上表现好，但面对全新的、从未见过的靶点，预测能力会大幅下降；实验验证不可少：AI 设计的抗体再完美，最终还是要做实验验证，很多 AI 设计的候选在实验中会失败，还需要 AI 和实验更紧密的结合；计算和成本：高端的 AI 模型需要强大的计算资源，小实验室玩不起，还有知识产权、伦理、监管的问题（比如 AI 设计的抗体，专利怎么定？）。七、最后总结：AI 给抗体研发带来的未来，有多值得期待？这篇文章的结尾给出了明确的答案：AI 正在开启抗体研发的新时代，从 “传统实验驱动” 转向 “AI 设计 + 实验验证” 的双驱动，未来的抗体研发会更快速、更精准、更便宜，还能实现更多以前做不到的事。未来的趋势很清晰：从头设计成为主流：AI 能设计出天然抗体库中没有的、更优的抗体，甚至能设计出针对 “不可成药” 靶点的抗体（比如以前科学家认为没法做药的靶点，AI 能设计出专门结合它的抗体）；全流程智能化：从靶点发现、抗体设计、优化，到生产制造、临床研究，AI 会贯穿全流程，大幅缩短研发周期（从几年缩到几个月），降低成本；个性化抗体药普及：随着基因测序和 AI 的普及，针对每个患者的个性化抗体药会越来越多，精准医疗会真正落地；多技术融合：AI 会和 CRISPR 基因编辑、单细胞测序、冷冻电镜等前沿技术结合，擦出更多火花；应对突发公共卫生事件：比如下次再出现新的病毒，AI 能在几天内设计出中和抗体，大幅提升应急研发能力（就像新冠中 AbCellera 做的那样）。简单说，传统抗体研发是 “大海捞针”，而 AI 是 “拿着导航仪找针，甚至还能自己造一根更适合的针”。这篇综述让我们看到，AI 不仅是一种技术，更是重构整个抗体研发产业的核心力量，未来的生物药，会因为 AI 变得更有效、更可及、更个性化。表1大量抗体相关信息训练数据的数据库，包括遗传序列、表位数据及抗体-抗原复合物相互作用数据参考文献：https://doi.org/10.1007/s11517-025-03429-4.

抗体药物偶联物

2026-02-18

·雪球

天演药业（苏州）有限公司是一家平台驱动的临床阶段生物制药公司

天演药业（苏州）有限公司是一家平台驱动的临床阶段生物制药公司，其核心产品线主要围绕其自主开发的三大技术平台（“三体抗体平台”）构建，专注于肿瘤免疫治疗领域。根据搜索结果，其核心产品具体如下：1.核心产品管线天演药业的核心产品均为基于其专有技术平台开发的抗体药物，主要靶点为CTLA-4和CD137等已验证的免疫检查点，旨在解决现有疗法的安全性或有效性瓶颈。ADG126(muzastotug)：这是目前天演药业进展最快、最受关注的核心产品。它是一款基于SAFEbody®（安全抗体）技术开发的掩蔽型抗CTLA-4抗体。其设计理念是“只对肿瘤亮剑，不对患者出手”，即抗体在血液循环中保持“沉默”，仅在肿瘤微环境中被特异性激活，从而在实现高剂量给药、强力清除肿瘤内调节性T细胞（Treg）的同时，显著降低系统性毒性。该产品正与默沙东的帕博利珠单抗（KEYTRUDA®）联合，针对微卫星稳定型转移性结直肠癌（MSSmCRC）等对PD-1疗法无效的“冷肿瘤”进行II期临床试验，并已显示出潜在的同类最佳（best-in-class）前景。2025年，该联合疗法还获得了美国FDA授予的快速通道资格。ADG116：这是一款基于NEObody™（新表位抗体）技术开发的抗CTLA-4抗体，靶向一个独特表位。与ADG126不同，它并非掩蔽抗体，但也旨在通过柔性配体阻断和清除肿瘤微环境中的Treg来提高疗效和安全性。临床数据显示，其单药和与PD-1联合疗法均显示出良好的安全性和令人鼓舞的临床缓解。ADG106：这是一款基于NEObody™技术开发的抗CD137激动型抗体。CD137是肿瘤免疫中的一个重要共刺激靶点。ADG106作为单药或与PD-1药物（如特瑞普利珠单抗、帕博利珠单抗）联合，正在针对晚期实体瘤和非霍奇金淋巴瘤进行评估。2.核心技术平台上述核心产品均源自天演药业的三大自主技术平台，这些平台是公司产品开发的基石：动态精准抗体技术（DPL）/NEObody™平台：用于高效生成针对新表位的治疗性抗体。SAFEbody®平台：专注于开发“安全抗体”，通过精准掩蔽技术，使抗体仅在疾病部位激活，从而大幅拓宽治疗窗口。该平台不仅用于开发ADG126，其价值也已通过与赛诺菲、Exelixis等跨国药企的合作得到验证。POWERbody™平台：用于开发强力抗体。总结综上所述，天演药业的核心产品是以抗CTLA-4安全抗体ADG126为领头羊，并包括抗CTLA-4新表位抗体ADG116和抗CD137激动型抗体ADG106在内的肿瘤免疫疗法管线。这些产品均依托于公司自主创新的NEObody™、SAFEbody®和POWERbody™技术平台，致力于解决现有抗体疗法（尤其是CTLA-4靶点）在疗效与安全性之间的核心矛盾，在“冷肿瘤”治疗等领域展现出突破性潜力$天演药业(ADAG)$

免疫疗法快速通道临床2期临床1期

100 项与 ADG-106 相关的药物交易

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研发状态

10 条进展最快的记录,

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适应症	最高研发状态	国家/地区	公司	日期
三阴性乳腺癌	临床2期	新加坡	Merck Sharp & Dohme Corp.	2023-06-12
HER2 阴性乳腺癌	临床2期	新加坡	天演药业（苏州）有限公司	2022-05-19
转移性非小细胞肺癌	临床2期	新加坡	天演药业（苏州）有限公司	2021-11-12
转移性非小细胞肺癌	临床2期	新加坡	Bristol Myers Squibb Co.	2021-11-12
转移性实体瘤	临床2期	中国	天演药业（苏州）有限公司	2021-03-11
晚期恶性实体瘤	临床2期	中国	天演药业（苏州）有限公司	2021-01-27
难治性非霍奇金淋巴瘤	临床2期	中国	天演药业（苏州）有限公司	2021-01-27
复发性非霍奇金淋巴瘤	临床2期	中国	天演药业（苏州）有限公司	2021-01-27
肝细胞癌	临床2期	中国	天演药业（苏州）有限公司	2021-01-01

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临床结果

适应症

分期

评价

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研究	分期	人群特征	评价人数	分组	结果	评价	发布日期


NCT05275777 (ASCO2024) 人工标引	临床1/2期	HER2 阴性乳腺癌新辅助 HER2 Negative	30	ADG106 + weekly paclitaxel	願窪憲獵簾鬱艱憲鏇糧(鹹蓋範鏇淵鹹鹽鬱膚簾) = 繭憲鬱鬱構積製鬱構遞壓襯製醖積鹽獵廠鹽觸 (餘廠艱積繭網醖鬱鹽網 ) 更多	积极	2024-05-24
NCT05275777 (ASCO2024) 人工标引	临床1/2期	HER2 阴性乳腺癌新辅助 HER2 Negative	30	ADG106 + ddAC (doxorubicin, cyclophosphamide with pegfilgrastim)cyclophosphamide with pegfilgrastim)	-	积极	2024-05-24
NCT03802955 (ADG106, Pubmed \| Cell Rep Med)	临床1期	晚期恶性实体瘤 \| 非霍奇金淋巴瘤 CD137 \| interferon γ \| interleukin-6	62	ADG106 5.0 mg/kg	願淵壓鬱構觸餘製廠襯(簾顧壓齋齋鏇積範艱繭) = 22.6% 廠蓋製獵鏇築顧顧壓繭 (夢壓觸簾鹹憲糧蓋範醖 ) 更多	积极	2024-02-01
NCT03802955 (ADG106, Pubmed \| Cell Rep Med)	临床1期	晚期恶性实体瘤 \| 非霍奇金淋巴瘤 CD137 \| interferon γ \| interleukin-6	62	ADG106 10.0 mg/kg	願淵壓鬱構觸餘製廠襯(簾顧壓齋齋鏇積範艱繭) = 22.6% 廠蓋製獵鏇築顧顧壓繭 (夢壓觸簾鹹憲糧蓋範醖 ) 更多	积极	2024-02-01
NCT03802955 (ASCO2021)	临床1期	转移性实体瘤 \| 非霍奇金淋巴瘤	92	ADG106	願範艱夢襯築築遞範網(糧選鹹築願觸觸獵簾鹽) = 廠蓋願顧衊餘憲齋範衊淵蓋構網廠鏇積鑰夢憲 (鑰齋築範窪鹽鏇廠夢繭 )	-	2021-05-28
NCT03802955 (ASCO 12020 \| ASCO 22020) 人工标引	临床1期	难治性非霍奇金淋巴瘤 \| HR阳性/HER2低表达实体瘤	15	ADG-106	積築膚構網遞夢襯積夢(築壓範繭獵積鬱糧鹹憲) = none 糧窪夢範淵醖蓋獵簾淵 (製製襯壓簾膚壓製淵網 ) 更多	积极	2020-05-29
NCT03707093 (AACR2019) 人工标引	临床1期	转移性实体瘤 \| 非霍奇金淋巴瘤	10	ADG-106	齋獵艱鏇範糧選網網鏇(蓋壓壓積鹹齋憲齋壓願) = 1pt with grade 3 tachycardia at 1mg/kg 構鬱網簾願壓鑰鑰積壓 (構願簾膚觸遞醖齋壓鹽 ) 更多	积极	2019-12-01