VIVA觀點丨維亞生物V-DEL平台專家夏冰博士分享AI賦能DEL篩選GPCR靶點前沿實踐
近日，2026中國創新藥物發現技術大會在成都舉辦，大會匯聚了衆多藥物研發領域的專家學者與產業代表，共話中國創新藥發現突圍之路。維亞生物出席本次大會並設立展臺，維亞生物副總裁兼早期藥物發現DEL平台負責人夏冰博士作爲受邀嘉賓，發表題爲"AI Powered DNA-Encoded Chemical Library Screening Against Cell-Surface GPCRs: Unlocking an Intractable Target Class"的主題演講，系統分享了包括DEL在內公司在GPCR藥物發現領域的前沿實踐與研究成果。
夏冰 博士 維亞生物副總裁兼早期藥物發現DEL平台負責人
GPCR靶點：廣闊空間與重大挑戰並存
GPCR是膜蛋白中最大的家族，對人體各項機能發揮着嚴密的調控作用，是目前最重要的藥物靶點類型之一。數據顯示，FDA已批准藥物中約34%以GPCR爲作用靶點，而這些藥物僅覆蓋了GPCR家族成員的約25%，其餘大量靶點尚未被充分開發，展現出巨大的成藥潛力與探索空間。
然而，GPCR同樣是藥物發現領域公認的"難啃骨頭"。在篩選層面，無論是cell-based（細胞水平），還是protein-based（純化蛋白水平），均面臨各自的技術挑戰——前者保證膜蛋白天然構象，但篩選結果背景噪聲極強；後者雖濃度更佳，卻可能破壞GPCR的天然構象。如何在複雜背景中精準識別有效苗頭化合物，是業界長期以來的核心難題。
多平台協同，構建GPCR篩選差異化優勢
面對上述挑戰，夏博士重點介紹了維亞生物在GPCR篩選領域的系統性佈局與差異化能力。公司自2012年起便開始佈局篩選及膜蛋白平台，歷經十餘年深耕，已構建起以蛋白生產製備與結構研究爲核心，融合V-DEL篩選、ASMS驗證、AI數據分析等多平台協同的GPCR藥物發現體系。
在篩選策略上，維亞生物堅持以工業化可擴展性、可重複性與通用性爲導向，採用標準化的DNA編碼化合物庫，不刻意追求針對單一靶點的特殊庫設計，旨在打造能夠普遍適用於不同GPCR靶點的成熟解決方案。
AI算法突破高噪聲難題
針對細胞膜表面GPCR篩選背景噪聲極強的痛點，維亞生物AI團隊與數學建模團隊聯合開發了一套基於連續分佈分析的數據處理方法：將結構相似的化合物歸類建模，以分佈曲線取代傳統的孤立數據點進行評估，同時對陽性數據與陰性數據分別建立分佈模型，並將兩者相互校驗，從而大幅降低假陽性率，提升在強噪聲背景下發現真實苗頭化合物的能力。
基於上述方法，在一項針對孤兒GPCR靶點的細胞水平篩選案例中，維亞生物挖掘出兩個系列苗頭化合物，並推進合成了25個化合物進行驗證，其中5個獲得確認。值得一提的是，驗證環節採用了維亞生物特色的膜捕獲結合ASMS的技術路徑，通過GPCR與周邊膜片段統一進行分析，使驗證條件與細胞篩選環境高度一致，顯著降低了篩選與驗證之間的"轉化鴻溝"，加快了迭代速度。
Cell-based與Protein-based雙線並舉
除細胞水平篩選外，夏博士還介紹了維亞生物在純化蛋白水平GPCR篩選方面的豐富積累，涵蓋蛋白構建設計、高通量篩選驗證、多種增溶純化手段，以及利用冷凍電鏡（Cryo-EM）平台快速獲取蛋白穩定構象以輔助篩選的成功實踐。
夏博士最後強調，DEL平台的核心優勢在於靈活性——不同於高通量篩選需要從頭重來的高昂成本，DEL僅需增加篩選條件即可同步開展多維度探索。因此團隊選擇將細胞水平與蛋白水平篩選並行推進，並在數據層面相互印證，以獲取更高置信度的結果。此外，維亞生物還在探索基於已發表GPCR活性數據構建偏向性（biased）及拮抗劑（antagonist）富集化合物庫，結合內部首創的相似度因子（similarity factor）分析，進一步提高GPCR篩選的靶向性與效率。
維亞生物（01873. HK）成立於2008年，向全球創新藥研發企業提供從早期基於結構的藥物研發到商業化藥物生產的一站式綜合服務。憑藉在基於結構的藥物研發（SBDD）技術領域的領先優勢，我們向全球合作伙伴提供新藥研究階段的CRO服務，搭建了X射線蛋白晶體技術、冷凍電鏡技術（Cryo-EM）、DNA編碼化合物庫技術（DEL）、親和力質譜篩選技術（ASMS）、表面等離子共振技術（SPR）、氫氘交換質譜技術（HDX-MS）、AIDD/CADD等多個先進技術平台，並有資深藥物化學家與藥物發現生物專家領軍的團隊提供藥物設計、藥物化學（H2L，LO）、化合物合成、化學分析及純化、公斤級放大及多肽合成及相應的生物活性測試服務。通過子公司朗華製藥，我們提供從臨床前開發到商業化生產的一站式CMC/CDMO解決方案。同時，我們專注於發現、投資高潛力生物醫藥初創公司，以獨創的技術服務換取股權（EFS）的商業模式，解決未滿足的臨床需求。
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