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出品 | 搜狐健康
作者 | 汪嘉祯
编辑 | 袁月
每日外用涂抹，或许不再是生发治疗唯一的长期选择。2026年6月，AI制药企业Absci公布生发候选抗体ABS-201的早期人体试验数据。在 32 名健康成年人参与的单次递增剂量研究中，该药物展现出较长体内滞留时间，估算半衰期至少 65 天。基于这一结果，公司提出未来有望探索半年给药两至三次的治疗方案。目前这项研究已经从健康志愿者单次给药，推进至雄激素性脱发受试者的多次皮下注射阶段。
从需要每日坚持用药，过渡到数月一次的给药模式，这种体验上的改变很容易被感知。而ABS-201的特殊之处不止于此：这是一款由人工智能参与设计的抗体。将这款候选药推进至人体试验的 Absci，十多年前还只是一家聚焦抗体生产工艺的生物技术公司；其创始人肖恩?麦克莱恩（Sean McClain）最早开展实验的实验室，就设在父母家中的地下室。
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从地下室生产抗体，到 AI 介入抗体分子设计
2011 年，麦克莱恩大学提前一年毕业，回到父母家中搭建简易实验空间。彼时他关注的并非人工智能，也不是脱发治疗，而是一项更基础的工程问题：改造大肠杆菌，提升抗体蛋白的生产效率，以此降低生物药的制造成本、缩短研发周期。
在 2023 年 Investment Reports 的访谈中，肖恩?麦克莱恩回忆，刚毕业那段时期，他在地下室反复尝试改造大肠杆菌来生产抗体，经历大量失败实验后，才逐步搭建起早期抗体生产体系。此后 Absci 围绕细胞工程、蛋白表达与抗体生产持续拓展业务，沉淀下规模可观的实验数据集。
海量实验数据，最终推动公司发生战略转向。每一次抗体的制备与测试，都会留下分子结构、结合活性、功能表现等多维信息。随着实验样本不断累积，Absci 开始利用机器学习从实验结果中挖掘规律，进一步尝试通过生成式AI从头设计全新抗体。麦克莱恩在采访中谈到，传统药物发现往往需要先获得海量候选分子，再层层筛。簧墒 AI 的思路，则是直接根据预设目标条件输出更符合需求的分子设计。
Absci就此建立起 “设计 — 实验 — 再设计” 的闭环研发流程：AI模型依托历史数据输出候选抗体分子；实验室完成分子制备，开展结合能力、稳定性和成药性测试；实测实验数据再回输模型，支撑下一轮迭代优化。多年沉淀的湿实验能力，成为AI模型持续迭代不可或缺的底座。
麦克莱恩最初要解决的是 “如何把抗体高效生产出来”，而后目标升级为 “怎样更快设计出具备开发价值的抗体”。在此基础之上，公司进一步开启自主管线布局，希望将AI设计的分子一路推进到临床阶段。
一款生发抗体，接受真实临床的检验
ABS-201正是Absci自研管线代表项目。该抗体靶向催乳素受体（PRLR），该信号通路参与调控毛囊生长周期。研发逻辑为通过阻断PRLR信号，削弱促使毛囊进入退行期的驱动因素，尽可能延长毛囊的生长期。
抗体本身固有的长半衰期特性，也让团队看到低频给药生发方案的可能性。ABS-201于2025年12月完成首次人体给药；半年后披露的阶段性数据显示，药物估算半衰期不低于65天，为长效给药策略提供初步药代依据。研究随即进入脱发受试者多次给药阶段，用以评估重复给药后的安全性以及毛发相关指标变化。
这也意味着，AI制药走出模型与实验室，来到真实临床标准的考核之下。计算模型可以快速输出候选分子，湿实验负责筛选优化，但一款生发药物的真正价值，终究要看患者的毛发增量、发丝质量、疗效持续时间，同时还要验证给药方案的安全性与依从性。
现阶段公开结果仅限于早期安全性与药代动力学研究，半年两到三次给药还只是基于半衰期推演的设想，实际生发疗效仍有待脱发受试者队列的数据揭晓。但对于麦克莱恩而言，ABS-201已经把十余年前开启的技术路线推到全新节点：从利用工程菌生产抗体，积累实验数据训练 AI，再到AI参与抗体设计并将候选药送入人体。
这一过程，也让 “AI设计药物” 从概念变得具象。对于脱发患者来说，他们并不关心模型背后采用何种算法，真正在意的是新技术能否带来更好疗效、更少给药频次，以及更容易长期坚持的治疗方案。而ABS-201，正处在回答这些核心问题的关键阶段。
参考资料：
1. Investment Reports：Sean McClain, Founder & CEO, Absci
2. Absci：Absci Announces Positive Interim Phase 1 Data from the HEADLINE? Trial of ABS-201, a Novel Antibody Targeting the Prolactin Receptor (PRLR)
