Amazon Bio Discovery показала три AI-инструмента для дизайна антител. Агентный пайплайн сгенерировал 46 валидных связывателей для мишени рака без известной структуры. MochiBind. Предсказывает аффинность связывания прямо по последовательности, без структуры. На 10% точнее структурных методов, но быстрее их в 100x. 200 000 пар антител оценивает за 13 секунд на CPU. CA-MAP. Решает проблему батч-эффектов: стандартный финтьюнинг TxGemma деградирует до 0.58 корреляции, а CA-MAP держит 0.99. При этом модель в 200x меньше (182 000 против 40 млн параметров). De novo дизайн. Три генеративные модели произвели по 96 000 дизайнов, из 100 000 отобранных кандидатов два раунда фильтрации прошли 116. Экспериментально подтверждены 46 сильных связывателей. Агент предложил истинные epitope residues в ~80% случаев, не имея структуры мишени. MochiBind и CA-MAP пока не доступны как продукты. Кампания проведена на одной мишени (DSRCT) — масштабируемость на другие не показана. Что это значит: AI прошёл полный цикл от генерации до экспериментального подтверждения. Некоторые задачи теперь можно решать на CPU за секунды.