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# Chinesisches KI-Unternehmen meldet 94,7 Prozent Trefferquote bei Antikörperdesign
- URL: https://ki-china-daily.de/chinesisches-ki-unternehmen-meldet-94-7-prozent-trefferquote-bei-antikorperdesign/
- Published: 2026-10-29T05:00:57.000Z
- Updated: 2026-10-29T05:08:53.000Z
- Description: Das chinesische Biotech-Unternehmen Fenzi Zhixin hat einen technischen Bericht zu seiner KI-Plattform für Proteindesign MMDesign veröffentlicht. Darin beschreibt das Unternehmen 19 Design-Projekte zu …
- Author: Harald Wittmann
- Tags: Analyse, 2026-10-29, Forschung, Quantum Bit RSSHub

Das chinesische Biotech-Unternehmen Fenzi Zhixin hat einen technischen Bericht zu seiner KI-Plattform für Proteindesign MMDesign veröffentlicht. Darin beschreibt das Unternehmen 19 Design-Projekte zu 18 verschiedenen Zielproteinen, die zwei Molekülklassen umfassen: Nanokörper (VHH) und makrozyklische Peptide. Nach Angaben des Unternehmens führten 18 der 19 Projekte zu experimentell bestätigten Bindungsmolekülen, eine Erfolgsquote von 94,7 Prozent. Bei allen sechs getesteten GPCR-Targets, einer als schwierig geltenden Membranproteinklasse, fand die Plattform laut dem Bericht ebenfalls bindende Moleküle.

Insgesamt wurden 453 Kandidatenmoleküle getestet, 139 davon zeigten bestätigte Bindung, eine Kandidaten-Trefferquote von 30,7 Prozent. 15 der 19 Projekte lieferten mindestens zwei bindende Moleküle. Bei den GPCR-Targets reichte die Affinität der besten Kandidaten bis in den nanomolaren Bereich, bei GPR68 lag der niedrigste KD-Wert bei 12,1 Nanomol, bei NK3R bestätigten alle 30 getesteten Kandidaten eine Bindung. Bei sechs Targets, für die bereits zuvor Treffer vorlagen, führte eine weitere Designrunde bei fünf Projekten zu höherer Trefferquote oder besserer Affinität. Beim Target PDGFR stieg die Trefferquote von 4,0 auf 21,1 Prozent, der beste KD-Wert verbesserte sich von 150 auf 37 Nanomol.

Grundlage der Kandidatenauswahl ist das unternehmenseigene Strukturvorhersage-Modell MMFold. Auf dem Benchmark FoldBench erreichte es laut dem Bericht bei Antikörper-Antigen-Komplexen über 172 getestete Grenzflächen eine Top-1-Erfolgsquote für hochwertige Strukturen von 39,0 Prozent, etwa doppelt so hoch wie der Vergleichswert von AlphaFold 3 mit 19,8 Prozent. Auf einer Teilmenge von 160 Grenzflächen, die auch von den Systemen OpenDDE und Protenix-v2 veröffentlicht wurden, lag die Top-1-Quote von MMFold bei 39,4 Prozent, höher als die berichteten Werte von OpenDDE mit 33,0 Prozent und Protenix-v2 mit 28,2 Prozent. Firmengründer Xu Jinbo erklärte laut der Meldung, Ziel sei es, einmalige Designerfolge in wiederholbare, skalierbare Fähigkeiten zu überführen.

> *Für mich liegt der eigentliche Punkt nicht in der einzelnen Zahl, sondern in der Wiederholbarkeit: Wenn ein Target in einer zweiten Designrunde noch einmal verbessert werden kann, verändert das, wie Pharmaunternehmen mit einem KI-Partner planen. Sie können dann mit einer erwartbaren Verbesserungsrate rechnen, statt bei jedem neuen Projekt wieder bei null anzufangen. Das dürfte vor allem kleinere Biotech-Firmen betreffen, die sich bislang keine eigene Antikörper-Entdeckungsinfrastruktur mit klassischem Screening leisten konnten und auf genau solche Plattformen als Dienstleister angewiesen sind. Der Vergleich mit AlphaFold 3 zeigt zudem, dass chinesische Anbieter bei Strukturvorhersage inzwischen eigene Benchmarks gegen internationale Referenzmodelle veröffentlichen, statt nur deren Ergebnisse zu zitieren.*

Offen bleibt: Alle Zahlen stammen aus dem eigenen technischen Bericht von Fenzi Zhixin, eine unabhängige Überprüfung der Ergebnisse liegt nicht vor.

Quelle: [Quantum Bit RSSHub](https://www.qbitai.com/2026/10/506055.html?ref=ki-china-daily.de)