Ainnocence

Ainnocence 一句话定位：序列驱动的 AI 药物设计

从序列到抗体：SentinusAI 引擎

SentinusAI 是旗舰平台，定位为全栈生物制剂设计引擎。它覆盖从序列到蛋白质到细胞的完整流程，包含抗体设计、多肽设计、RNA 设计、细胞工程和合成生物学模块。功能包括蛋白质-蛋白质结合亲和力成熟、蛋白质人源化、脱靶毒性预测、蛋白质稳定性和翻译后修饰预测。

该引擎仅基于序列执行抗体设计和优化，无需三维结构信息。官网宣称每日可完成 100 亿次虚拟筛选。在亲和力成熟项目中，28 个亚纳摩尔项目中有 7 个达到 100 皮摩尔以下。

小分子与材料：CarbonAI 和 MaterialAI

除了生物制剂，Ainnocence 还运营 CarbonAI 和 MaterialAI 两个平台。CarbonAI 用于小分子化学与配方，功能包括靶标结合和选择性优化、分子生成、ADME 和 PK 评估以及化合物脱靶预测。MaterialAI 用于先进材料发现。

这两个平台与 SentinusAI 共同构成产品线广度。商业模式涵盖许可、共同开发、设计服务费和平台订阅。所有服务由 InnocentAI 云平台支持，该平台在 AWS 上原生运行，支持多个药物设计 AI 模块，宣称具有无限可扩展性。

Ainnocence 主要功能的实际表现：数据说话

该工具的核心功能围绕序列驱动的 AI 设计展开。官方宣称的数据点覆盖抗体工程、虚拟筛选、人源化和稳定性预测等关键环节。以下逐条列出核心功能及官方宣称数据。

抗体亲和力成熟：91.4% 成功率

亲和力成熟的目标是提高抗体与靶标的结合强度。传统方法需要多轮湿实验筛选，而序列驱动方法可大幅减少实验轮次。官网宣称湿实验验证样本量压缩至每轮 20-50 个。

虚拟筛选：每日 100 亿次

虚拟筛选能力是速度优势的体现。官网宣称每日可完成 100 亿次虚拟筛选。这意味着平台可以在几小时内筛选数十亿个分子和化合物。

这一能力由 InnocentAI 云平台支撑。该平台在 AWS 上运行，支持多个药物设计 AI 模块。对于需要快速评估大量候选分子的项目，这一吞吐量可显著缩短早期发现周期。

蛋白质人源化与稳定性预测

除了亲和力成熟，SentinusAI 还提供蛋白质人源化、脱靶毒性预测、蛋白质稳定性和翻译后修饰预测。这些功能覆盖抗体开发的关键质量属性。

蛋白质人源化可降低免疫原性风险。稳定性预测有助于筛选可开发性更好的候选分子。官网未公开这些功能的独立成功率数据，但将其列为平台核心能力。

Ainnocence 从零开始怎么用：网页版流程

该工具主要通过网页版提供服务。官网地址是 AInnocence 官网。暂未找到官方明确的 APP 应用商店下载链接，建议优先使用网页版。以下流程基于官网信息推测。

注册与项目创建

第一步是访问官网并注册账号。注册后，在平台界面创建新的药物研发项目，填写项目相关信息，如研究目标、靶点类型等。

官网未公开注册流程的细节。用户可能需要提供机构信息或联系销售团队获取账号。对于企业用户，建议直接联系官方咨询。

上传靶标序列

第二步是提供生物靶标序列信息。这是序列驱动方法的核心输入。用户只需提供序列，无需三维结构数据。

平台宣称「如果科学团队只向我们提供其生物靶标的序列信息，我们可以在短短几个小时内筛选数十亿个分子和化合物」。这意味着输入门槛较低，适合缺乏结构生物学数据的项目。

启动 AI 设计与结果分析

第三步是运行设计引擎并分析输出。用户设定筛选目标，如期望的分子特性、活性要求等。系统基于算法和模型进行筛选与设计。

输出结果需要用户自行分析评估。必要时进行实验验证。官网未提供详细的操作手册或教程，具体界面和交互方式尚不清楚。

Ainnocence 和类似工具怎么选：序列 vs 结构

与结构建模工具的成本差异

结构建模工具通常需要 X 射线晶体学或冷冻电镜等实验手段获取三维结构。这些实验耗时且昂贵。序列驱动方法跳过这一步骤，直接从氨基酸序列出发进行设计。

官网宣称早期发现成本降低 80%。这一数字来自平台自身的估算，未提供第三方验证。但逻辑上，减少结构解析和湿实验轮次确实能降低成本。

湿实验样本量：每轮 20-50 个

传统方法每轮湿实验可能需要筛选数百甚至数千个候选分子。该工具宣称将湿实验验证样本量压缩至每轮 20-50 个。

这意味着用户只需合成和测试少量候选分子，即可获得高成功率。这一优势与 91.4% 的亲和力成熟成功率相互印证。

Ainnocence 实际场景表现：从新冠抗体到抗癌靶点

该工具在多个实际场景中展示了应用潜力。公开报道和研究案例覆盖新冠抗体、多肽与 RNA 疗法、细胞工程等领域。以下列出 3 个典型场景。

SARS-CoV-2 数字孪生体与中和抗体

在新冠抗体设计中，该平台为 SARS-CoV-2 生成「数字孪生体」，并成功设计出广泛中和抗体。这些抗体在实验验证中展现出强大的结合能力和中和效果。

这一案例展示了序列驱动方法在应对新发病原体时的速度优势。无需等待病毒三维结构解析，即可快速启动抗体设计。

多肽与 RNA 疗法设计

SentinusAI 包含多肽设计和 RNA 设计模块。这些模块面向多肽与 RNA 疗法企业。官网未公开具体案例数据，但将多肽与 RNA 疗法列为目标用户。

多肽和 RNA 疗法是近年增长迅速的领域。序列驱动方法天然适合这类以序列为核心的分子类型。

细胞工程与合成生物学

细胞工程和合成生物学是 SentinusAI 的另一应用方向。平台覆盖从序列到蛋白质到细胞的完整流程。

官网未提供细胞工程的具体案例。但合成生物学领域对高通量设计和优化有强烈需求，序列驱动方法可能降低设计门槛。

Ainnocence 能带来什么好处：成本与速度

该工具的核心收益集中在成本降低、速度提升和成功率提高三个方面。以下量化数据均来自官网宣称。

早期发现成本降低 80%

官网宣称序列驱动方法将早期发现成本降低 80%。这一数字基于与传统结构建模和湿实验筛选流程的对比。

成本降低主要来自两个方面：避免结构生物学实验，以及减少湿实验样本量。对于预算有限的生物技术公司，这一优势可能具有吸引力。

几小时内筛选数十亿分子

速度优势体现在虚拟筛选能力上。官网宣称每日可完成 100 亿次虚拟筛选，几小时内可筛选数十亿个分子和化合物。

这一速度使得大规模探索化学空间成为可能。传统高通量筛选可能需要数周甚至数月才能完成类似规模的筛选。

亚纳摩尔项目：7 个达 100 皮摩尔以下

成功率方面，官网宣称 28 个亚纳摩尔项目中有 7 个达到 100 皮摩尔以下。亚纳摩尔级别的亲和力意味着极高的结合强度。

这一数据点表明平台在极端亲和力要求下仍能取得一定成功。但 7/28 的比例也说明并非所有项目都能达到这一水平。

隐性成本与陷阱

新用户深入使用后可能会发现一些隐性成本。首先是数据准备成本：虽然平台只需序列输入，但高质量的训练数据仍然重要。官网未公开平台是否要求用户提供自有实验数据用于模型微调。

其次是结果验证成本：AI 输出的候选分子仍需实验验证。官网宣称每轮湿实验样本量为 20-50 个，但未说明需要多少轮迭代才能达到最终目标。

最后是平台依赖风险：所有计算在 AWS 上运行，用户数据上传至云端。对于涉及商业机密的药物研发项目，数据安全和合规性需要用户自行评估。官网未提供中国区数据存储位置信息。