微单智能工作室悄无声息，李彦宏旗下又一个“机器人”曝光：
ImmuBot。
而且术业有专攻——从事当前最热门的计算生物领域。更细分一点，则是针对免疫系统治疗的蛋白质药物设计相关。
所在的团队，正是李彦宏刚创立两年的创新药物研发平台百图生科。
两年时间秘密打造，这个专业的免疫“机器人”究竟有什么看头？
ImmuBot免疫机器人
ImmuBot免疫机器人，简单来说就是一种能够重编程免疫系统的蛋白质药物。
在过去的认知中，免疫系统作为人类抵抗疾病的自然防线，一旦功能障碍，就可能导致各种肿瘤和自身免疫性疾病发生传染病等疾病。
与此同时，它又十分复杂。在新闻发布会现场，百图生科CEO刘维曾经这样算过它的复杂性。
每个免疫细胞至少有2万种蛋白质来决定其功能，每个蛋白质可能有数百种不同的亚型。根据其组合表面、组合方法和调节亲和力，对这些蛋白质的调节也有不同的结果。
最后，无论分布在不同组织和器官环境中的免疫细胞多达几十种，形成万亿关系级功能调控网络，此外，人与人之间也有不同的差异，可见其复杂性。
每个免疫细胞至少有2万种蛋白质来决定其功能，每个蛋白质可能有数百种不同的亚型。根据其组合表面、组合方法和调节亲和力，对这些蛋白质的调节也有不同的结果。
最后，无论分布在不同组织和器官环境中的免疫细胞多达几十种，形成万亿关系级功能调控网络，此外，人与人之间也有不同的差异，可见其复杂性。
然而，目前的免疫调节药物只针对系统中的一般人群、单一或少数靶点，这将挑战药物的安全性和有效性。
ImmuBot，出生在这种背景下。它利用生物计算引擎设计新的蛋白质，实现复杂的药物机制MOA，从而对失效的免疫系统进行“重编程”。
从结构上看，主要包括五个部分：
Seeker，高特异性弹头，定位要调节的细胞。ImmuBot配备适当的亲和力、精确的表位和功能刺激的高性能弹头。
除此之外，研究人员还进行了靶点组合挖掘和多弹头桥接药物设计，可实现多组织特异性靶点和免疫功能靶点的组合靶点。
Sensor，响应环境的传感器组合。以肿瘤微环境为例，pH不同于正常组织，传感器对会pH相应的值给控制器Controller提供信号。
这也是ImmuBot之所以被称为机器人的核心原因。
接收到信号后，Controller调节和激发弹头：
若环境A成立，则释放A弹头；若环境B成立，则释放B弹头。如果A的数字大于，未来将会有更多的监管因素B，释放A弹头；如果A小于A；C，B弹头可以释放。这种AND、OR、IF条件触发机制类似于我们的日常编程逻辑电路。
此外，还有调节器Modulator以及纳米颗粒等级的底座Carrier。
值得一提的是，整个免疫机器人可以组装，每个部件都可以预制和重用。据报道，这样既能保证单体药物的最佳性能，又能提高整体药物研发的效率。
最后，简单总结ImmuBot一般总结为弹头高性能、多靶向组合、编程控制、构件组装四点。
大型生物预训练模型
根据量子位智库《计算生物深度产业报告》，目前计算生物产业主要有算法授权、生物资产和软件使用等商业模式。
生物资产是目前百图生科ImmuBot研发的未来模式。
据报道，他们正在建立一个大型的创新药物资产组合，包括10多个独立的8点挖掘项目、30多个组件研发项目、10多个独立和合作的药物研发项目。
这种大规模的资产组合涵盖了大量的肿瘤和自身疾病，特别是胃癌、肝癌等国内临床需求强烈的疾病，以及近十种主要的免疫细胞，为每种免疫细胞准备了创新的目标。
此外，他们还计划独立或与合作伙伴合作，推出更多的药品管道。预计明年将实现第一批ImmuBot项目进入临床。
这背后的整个驱动力是基于AI大型高通量干湿闭环生物计算引擎。
底层的大科学装置包括多组学免疫图谱、蛋白质/免疫计算模型、数亿数据生产的高通量免疫模拟实验系统等技术。
百图生科首席AI科学家宋乐介绍，1000亿参数的大规模预训练模型作为现有认知语言模型的重要连接，主要包括四层嵌套模型系统：
蛋白质结构——>蛋白质与其他分子的相互作用——>细胞层建模——>免疫系统与环境的相互作用。
为了提高上层模型的预测能力，可以利用下层预测或产生的一些表征。
基于这种嵌套式大模型，辅助和优化药物设计，设计了各种类型ImmuBot。
目前，这种执行思路也在实际测试中，即与ImmuBot一同官宣的北京中心实验室。
他们内部称之为超大规模免疫模拟系统。
截至目前，百图生科有两个研发中心，另一个位于苏州工业园区，生物近300个计算团队包括机器学习和图深度学习牛，今年ICML大会主席宋乐。
但必须说的是，计算生物和AI对药物的探索才刚刚开始。
一方面是新兴的计算生物领域，另一方面是投融资的关注，但质疑不断。AI制药赛道。
前者首先落地的场景不是AI制药不是，但是两者应该如何结合呢？计算生物学的进展会对蛋白质药物的设计产生什么影响？
没有答案，但像百图生科这样的玩家已经在路上了。
