引言
1990年，SELEX（Systematic Evolution of Ligands by Exponential Enrichment）技术横空出世，它首次为体外分子识别与靶标结合筛选提供了一种系统而高效的路径。这一技术的问世，不仅标志着分子进化理念的实验化实践，更推动了核酸适配体（aptamer）作为“核酸抗体”的全新定位，逐渐成为分子生物学、药物开发与精准医学等前沿领域的关键技术之一。
SELEX技术的独特之处在于：它不依赖细胞内的自然转录与突变机制，而是通过人工构建的超大规模随机序列文库，在外部环境下模拟“选择-扩增”的进化过程。这一体外筛选路径，不仅突破了传统抗体产生周期长、稳定性差、修饰受限等瓶颈，也为探索更复杂、更非典型的靶标——如小分子、糖类、金属离子甚至细胞表面结构——提供了全新的工具体系。
随着SELEX技术体系的不断成熟，其研究与应用价值不断被释放。从最初的核酸适配体筛选工具发展为一个涵盖分子识别、序列富集、结构功能优化、靶向验证与生物功能整合的全流程平台，SELEX如今已广泛渗透于医学诊断、肿瘤靶向治疗、药物递送系统构建、纳米探针开发乃至环境污染物检测等多个高影响力领域。在某些应用场景中，适配体已展现出对传统抗体的优势替代性，尤其是在尺寸更小、低免疫原性、合成周期短、修饰灵活性高等方面表现出巨大潜力。
近年来，技术交叉趋势日益明显，SELEX也逐步融合高通量测序、微流控平台、结构生物学成像、人工智能计算等多种先进工具，从而拓宽其筛选对象的维度，提升筛选效率与命中率。例如，高通量SELEX（HT-SELEX）结合NGS可对序列富集动力学进行实时跟踪；而in silico SELEX则通过结构建模与能量打分预测靶向结合能力，实现“筛选前设计”。
更值得关注的是，SELEX技术正迈向自动化、智能化与系统集成化的新阶段。例如微流控芯片与自动化筛选平台的结合，使筛选过程更高通量、更少样本消耗、更适合规模化部署。同时，AI驱动的结构预测与适配体设计也正在逐步取代传统“盲筛”策略，让靶向识别真正步入“计算主导、实验验证”的理性设计时代。
总体而言，SELEX技术已经远远超出了最初分子筛选的单一功能，它所推动的是分子识别范式的变革与核酸功能材料设计方式的重塑。未来，我们可以预见SELEX将在个性化医疗、生物信息编码、合成生物编程、环境智能感知等新兴场景中发挥愈加关键的作用。而赛百盛所推出的AI-SELEX平台，正是在这一大趋势下，对“核酸分子识别效率”提出系统性重构的探索成果。
一、技术起源与基本原理
SELEX技术（Systematic Evolution of Ligands by Exponential Enrichment）作为一种基于体外选择进化理念的核酸筛选方法，其提出本身便是一种颠覆性的创新。从进化生物学角度来看，生物体内复杂的分子识别机制往往依赖于长期的自然选择与突变过程，而SELEX则将这一过程在实验室条件下高度加速和压缩，通过人工设计的高多样性文库和迭代式筛选路径，在数天或数周内完成原本需历经世代演化才能实现的“靶向亲和适配体”的生成。
1990年，Tuerk和Gold（于《Science》杂志）以及Ellington和Szostak（于《Nature》杂志）两组研究团队，几乎在同一时期提出了该项技术的基本框架：利用超大规模的ssDNA或RNA随机文库，在特定筛选压力下不断富集能与靶标分子产生高特异性和高亲和力结合的核酸序列，其最终产物被命名为“适配体”（aptamer），寓意其可通过适配“形状-化学性质-空间构型”的方式选择性结合目标分子。
文库构建的核心意义
SELEX的起点是高度多样化的核酸文库，其随机区长度通常设定为20~60个核苷酸位点，使得文库理论多样性可达10¹³至10¹⁶级别。这种宏量的信息复杂性，使每一个核酸分子都有可能折叠成独特的空间结构，从而形成靶标识别口袋或反应位点。文库两端的保守区则用于引物退火，以便后续PCR扩增和体外转录操作。一个高质量的文库，是决定整个SELEX筛选成败的根基。
筛选迭代流程的结构逻辑
SELEX流程可分为“结合-分离-扩增-重复”四个阶段，构成一个循环演化单元：
- 结合（Binding）：将随机核酸序列与靶标共同孵育，允许空间构象发生，筛选出能产生有效结合的候选体；
- 分离（Partitioning）：通过滤膜、磁珠、亲和层析或电泳等方法移除未结合或弱结合序列；
- 扩增（Amplification）：使用PCR（对于DNA）或RT-PCR+转录系统（对于RNA）扩增富集区；
- 重复迭代（Enrichment）：多个回合操作（一般为8–15轮）后获得高度富集的高亲和力核酸片段；
- 克隆鉴定（Cloning & Sequencing）：最终使用测序等手段确定适配体序列，可进一步进行结合能力验证与结构优化。
核酸适配体的空间本质
不同于传统认为核酸仅为基因载体的角色，SELEX技术首次赋予核酸以“结构识别功能体”的新身份。适配体通常形成丰富的二级结构单元（如发夹结构、三茎环、内环、假结等），这些结构通过空间折叠形成独特的三维结合口袋，能以类似抗体-抗原的方式识别并结合多种目标分子，包括：
- 蛋白质（如酶、受体、转录因子）；
- 小分子药物（如ATP、多巴胺、毒素）；
- 细胞表面结构（如糖蛋白、磷脂）；
- 离子或纳米颗粒（如Hg²⁺、金纳米粒）；
- 活细胞（如癌细胞、细菌、干细胞）。
方法学的独立性与开放性
SELEX具有“无细胞系统依赖、可完全体外操作”的特性，不同于抗体筛选须依赖动物免疫或杂交瘤技术。这种开放性大大提升了其在跨物种、跨靶点、跨环境下的可转移性，特别适用于早期验证、药物共识别元件开发、微环境响应元件挖掘等新兴场景。
更重要的是，SELEX的迭代框架天然适配数据驱动优化机制，为后续引入人工智能辅助设计、反馈强化学习、预测性结构打分系统等
智能筛选方式提供了模型基础和方法论接口。
二、关键进展与技术优化
自SELEX技术诞生以来，科学家们围绕其核心流程不断推动工艺革新与策略优化，力图在更高的筛选效率、更强的结构多样性、更短的筛选周期以及更可控的设计路径之间取得最佳平衡。这一过程不仅反映了技术演化本身的成熟，也折射出适配体在生命科学产业中从“可选工具”走向“关键模块”的角色跃迁。
1. 文库设计优化：从随机多样性到结构靶向性
早期的SELEX主要依赖“全随机序列文库”，即将20–60个碱基的区域以等比例混合合成。这种策略虽然覆盖面广，但也容易造成筛选效率低、结构冗余高、命中率不稳定等问题。为了解决这些问题，研究者在文库层面进行了多轮革新：
- 化学修饰增强：引入化学修饰碱基（如2'-氟、2'-O-甲基、锁核酸LNA、环状核苷酸等）可显著提高序列在体外和体内的稳定性，尤其适用于RNA适配体在细胞或动物模型中的应用。
- 定向子文库构建（semi-rational library）：通过结构知识或前期富集序列预测，精确控制某些位置的碱基变化范围，从而降低无效组合，提高有功能序列出现概率。
- 恒定结构域引导：在随机区前引入结构锚点（如GC-rich区域、反向重复结构等），诱导形成特定二级结构，有助于形成稳定结合位点或空间识别单元。
- 动态文库切换：在多个筛选轮之间切换不同结构特征的子文库，可以引导适配体从粗筛走向精筛，控制结构空间的演化方向。
随着对序列-结构-功能三者关系的理解不断深入，文库设计正朝向“预测可控、功能模块化”的方向发展，为SELEX筛选质量提供了强力支撑。
2. 筛选策略演进：融合现实生物场景与技术自动化
传统SELEX流程虽然成熟，但面临几个关键瓶颈：① 筛选轮数多，周期长（通常需两到三周甚至更久）；② 实验过程人工操作多，重复性与一致性受限；③ 对复杂靶标（如膜蛋白、整细胞）适应性不足。因此，针对不同应用场景的筛选策略应运而生：
Cell-SELEX：活细胞作为真实靶标
此策略不再以纯化蛋白为靶标，而是直接在活细胞表面筛选结合分子。这种方法可用于：
- 发现癌细胞亚型差异对应的适配体；
- 精准识别肿瘤干细胞标志物或特定转化状态；
- 在细胞膜蛋白构象保持天然状态下进行筛选，更接近体内环境。
Toggle-SELEX：差异性富集策略
在多个相似靶标之间交替进行正向筛选与负向淘汰，强化对目标差异区域的识别。例如：
- 区分同一家族蛋白（如EGFR vs HER2）；
- 区分抗原突变体（如SARS-CoV-2原始毒株 vs 变异株）；
- 明确构建“特异性结合位点”的筛选窗口。
Microfluidic-SELEX：微流控助力高通量选择
微流控芯片技术的引入大大提高了筛选的自动化程度与通量密度：
- 节省试剂消耗量，适合珍贵靶标或复杂环境应用；
- 实现单细胞水平筛选，可将适配体功能拓展到细胞异质性研究；
- 芯片模块化易于集成，与后端检测平台无缝衔接。
HT-SELEX & CE-SELEX：结合高通量测序与亲和层析
现代SELEX不仅依赖序列富集，更注重过程追踪与结合强度评估：
- 高通量测序允许实时监控每轮序列变化与富集动态，提升可重复性；
- 毛细管电泳（CE）技术实现亲和力驱动的高精度分离，筛选轮次显著压缩；
- 更加贴近临床筛选流程和伴随诊断平台的实际需求。
3. 计算辅助设计（in silico SELEX）：从“随机筛选”迈向“理性预测”
随着AI与分子模拟在结构生物学中的渗透，SELEX也逐步迈入“计算设计引导筛选”阶段，尤其在RNA适配体与蛋白识别领域表现出巨大潜力。典型方向包括：
- 结合界面预测：结合蛋白结构（如PDB）与适配体二级结构（如Mfold或RNAstructure预测），可初步筛选出潜在识别区域与互补序列。
- 自由能打分与对接优化：通过分子对接算法（如ZDOCK、AutoDock）及结合能量函数评估适配体构象稳定性与亲和力优劣。
- 多模态机器学习模型：训练结合已有适配体-靶标数据的模型（如AptamerGPT、AptaNet），可预测新适配体的活性区或折叠趋势。
- RNA折叠路径模拟：RNA适配体往往具备结构柔性，模拟其多种可能折叠路径有助于优化实际结合能力与构象适配度。
- AI反向设计系统：输入目标蛋白三维构象或功能区域，直接逆向生成可能的适配体候选序列。
这一趋势使SELEX技术逐渐从依赖实验“盲选”过渡到
“结构识别—序列预测—快速验证”的闭环模式，为筛选流程带来数量级提升的效率革命。
三、SELEX技术的应用拓展
适配体作为一种人工筛选出的核酸分子识别元件，具备抗体级别的结合能力，但在尺寸、修饰性、稳定性、合成控制等方面表现更优。其应用已不局限于单一分子检测，而是向精准医疗、靶向递送、活体成像乃至环境治理等多个维度不断外延，逐步形成了一个兼具科研创新与产业化价值的“适配体生态体系”。
1. 疾病诊断：构建分子级别的识别工具
在疾病早筛与即时检测场景中，核酸适配体因其高亲和性与低非特异性结合特征，逐渐成为新一代分子识别探针的核心单元。
- 肿瘤标志物检测： 例如针对前列腺特异性抗原（PSA）、癌胚抗原（CEA）、HER2/EGFR等癌相关蛋白的适配体传感器已进入商业验证阶段。适配体可固定在电化学芯片、电容传感器或光学平台上，实现高灵敏度检测，检测限可达pM甚至fM级别。
- 病毒与病原体识别： 在SARS-CoV-2疫情期间，多款基于适配体的快速抗原检测平台获批临床试用，部分产品实现了10分钟内完成样本检测、无需核酸提取的便携操作流程。
- 多重检测平台搭建： 适配体适合构建multiplex传感器平台。通过修饰不同荧光基团、信号模块或电极区域，可在一个芯片内实现对多个生物标志物的并行检测，特别适合早期肿瘤筛查与多因素疾病诊断。
- POCT与低资源环境应用： 由于适配体可干法储存、稳定性高且无需冷链运输，正在逐步取代抗体成为发展中国家和边缘医疗场景中分子检测的首选元件。
这些进展促使适配体在临床诊断领域由科研试剂向商用设备核心功能体迈进。
2. 靶向治疗：递送系统的“分子导航器”
在精准医疗时代，药物递送强调“高靶向性+低副作用+可控释放”。适配体作为靶向单元，正在重塑药物载体系统的组织分布与递送效率。
- 抗肿瘤适配体： 例如AS1411（靶向核糖核酸酶Nucleolin的DNA适配体）已进入临床II期，用于多种实体瘤治疗。在体外实验中，该适配体显示出对癌细胞的选择性摄取，并诱导凋亡。
- 适配体-药物共轭体（Aptamer-Drug Conjugates, ApDCs）： 类似ADC（抗体偶联药物）设计思路，将小分子化疗药物通过连接桥偶联至适配体上，仅在靶细胞特异释放。例如，DNA适配体-doxorubicin系统显著降低心脏毒性。
- 纳米递送系统配对： 适配体常被集成至脂质体、聚合物颗粒、金属纳米粒、DNA纳米机器人等多种载体表面，提供组织或细胞层面的精准定位。例如，抗PSMA适配体修饰的纳米颗粒在前列腺癌靶向治疗中表现优异。
- 组织穿透与血脑屏障穿越： 与抗体相比，适配体分子量更小，组织穿透能力更强。在脑部疾病药物开发中，可通过适配体导向跨越血脑屏障递送小分子或siRNA。
当前，适配体在精准治疗中的应用正从“靶向标签”走向“多功能协同元件”，为抗体之外的分子递送体系打开多条新赛道。
3. 生物成像与示踪：构建动态可视化的分子地图
适配体极易修饰功能基团，可与荧光染料、MRI造影剂或放射性同位素偶联，成为新一代分子成像与体内示踪探针。
- 近红外适配体探针（NIR aptamer probes）： 利用Cy5.5、IRDye 800CW等染料，与适配体结合后可实现深组织穿透成像，特别适用于乳腺癌、胰腺癌等深部肿瘤的非侵入式检测。
- PET/SPECT分子成像平台： 通过标记99mTc、64Cu等放射性同位素，适配体可实现高特异性体内定位追踪，具有诊断与疗效监测的双重功能。部分项目已进入动物实验或临床前阶段。
- 超分辨活细胞成像： 适配体比抗体更易构建短程荧光对，可用于FRET成像、光转换追踪等高分辨率系统，在探索细胞内蛋白动态、细胞器融合路径等方向显示强大潜力。
- 适配体-光敏组合体用于精准光动力治疗（PDT）： 某些设计将适配体与光敏分子偶联，仅在靶细胞释放活性氧诱导凋亡，实现精准治疗与成像同步。
未来，适配体成像平台可能形成一套“可自定义构建、多模态兼容、高稳定性”的分子成像技术体系，推动体内生理过程从“静态观察”向“动态控制”转型。
4. 环境与食品安全监测：构建分子级智能感知系统
适配体还在“非生物医学”领域展现出旺盛的生命力，尤其在食品安全、重金属检测、环境污染监测方面成为构建低成本、快速响应、可规模化部署的传感体系的重要组成部分。
- 重金属离子检测： 针对Hg²⁺、Pb²⁺、As³⁺等有毒金属离子的适配体已成功设计，可与金纳米粒或碳点结合构建颜色变化或荧光响应信号系统。
- 农药与抗生素残留检测： 适配体用于检测孔雀石绿、氯霉素、喹诺酮类残留，检测限往往低于国家标准要求，可用于海产品、禽类肉类等快速筛选。
- 环境毒素检测： 对黄曲霉毒素B1、赭曲霉毒素A等真菌毒素的适配体传感器已商品化，与便携式读数设备结合，可支持现场快速检测。
- 传感器平台化集成： 利用石墨烯、MXene、电极微阵列等新材料，适配体可构建柔性或穿戴式检测平台，实现智能监测、水质评价与预警响应。
- 与AI融合的智能化识别系统： 数据驱动适配体响应曲线建模，使传感平台在复杂环境中具备智能识别能力，可嵌入工业自动监测系统。
通过与微电子、生物材料、人工智能等学科深度融合，适配体将成为打造“环境DNA+分子感知+智能响应”系统的关键接口。
四、AI-SELEX：重塑核酸筛选范式的智能平台
尽管SELEX在过去三十年取得显著成功，但其本质仍是一种基于大量实验筛选的“半盲式”进化方法，面临着周期长、命中率低、依赖蛋白表达等局限。而赛百盛推出的AI-SELEX，正是为破解这些瓶颈而生——它是一种融合蛋白结构建模、表面对接、能量函数打分和机器学习优化的下一代智能化适配体筛选技术平台，使得适配体从“筛选获得”转向“理性设计”。
我们提出的理念很明确：无需蛋白表达，无需文库构建，最快24小时内交付高亲和力适配体序列。
1. 筛选架构全面重构：从实验优选到结构驱动
在传统SELEX中，筛选过程必须依赖实体蛋白与实验富集操作，这意味着：
- 对目标蛋白质量要求极高；
- 成本受限于蛋白表达系统的效率；
- 对非稳定蛋白（如膜蛋白、多肽复合物）几乎无法筛选；
- 随机文库导致试错成本高，命中率低（<0.1%）。
而AI-SELEX完全颠覆这一流程，构建了如下三层结构：
- 输入层：仅需靶标的一级序列或三维结构（如PDB文件），也支持AlphaFold预测结构；
- 计算层：通过多种物理建模与数据驱动策略，对结合界面进行模拟；
- 输出层：筛选出最佳结合构象和稳定性适配体序列，可直接用于合成与验证。
这一逻辑极大缩短了从概念验证到实验启动的时间窗口，将整个“适配体发现”周期从数月压缩至数天甚至小时级别。
2. 核心优势详解：效率 × 精度 × 成本的三重突破
✅ 毋需蛋白表达，完全结构计算
- 传统流程：蛋白表达/纯化/修饰往往占据80%时间成本，且成功率无法保证。
- AI-SELEX仅基于结构信息建模，打破制约——特别适合无法高效表达或天然构象不稳定的蛋白，如多跨膜结构、细胞外区不完整靶点、复合体介导结合位点等。
✅ 24小时交付候选序列，效率提升百倍以上
- 传统SELEX耗时：8–15轮筛选 + 富集验证 = 数周至数月；
- AI-SELEX依托计算模拟 + 多目标打分，仅需24小时内即可输出候选序列，适合快速验证、项目加速、紧急开发场景。
✅ 高命中设计，降低试错成本 > 80%
- 传统SELEX成功率低，且优质结合序列混杂于背景序列中，后续需大量验证；
- AI-SELEX使用能量函数+构象打分+机器学习，提前排除低效/不稳定序列，提升前端质量，大幅减少合成与验证开销。
✅ 计算驱动，成本缩减1/2–2/3
- 去除文库合成、蛋白纯化、实验筛选等传统开销；
- 批量部署AI计算任务，适合商业化大规模靶标建库与递送系统对接。
3. 三大技术基座构成AI-SELEX的智能中枢
🧠 表面对接建模模块
- 利用高分辨蛋白结构进行适配体空间适应性对接；
- 支持柔性链建模与配体诱导拟合（Induced Fit Modeling）；
- 多构象并行打分策略确保结合模式兼容性与多靶标兼容。
🔬 能量函数驱动筛选模块
- 综合计算静电、氢键、疏水、范德华等相互作用；
- 对候选序列实施多轮全原子能量最小化；
- 引入机器学习模型对打分结果进行二次学习与拟合增强。
🧬 核酸建模与数据分层模块
- 构建多级核酸结构路径（从线性序列到三级结构）；
- 精细建模“适配体折叠–靶点接近–构象调整–能量稳定”过程；
- 针对核酸适配体领域数据稀缺问题，采用合成增强与结构迁移学习并举策略。
该三大模块构建了一个兼顾结构真实感、能量合理性、预测稳定性与工程可实现性的闭环优化系统。
4. 应用前景广阔：新药开发、诊断平台、材料修饰同步推进
AI-SELEX平台具备多场景适应性：
- 药物靶点适配体构建：如GPCR、蛋白酶、整合素等靶标；
- 分子伴随诊断开发：快速生成疾病相关标志物识别序列，适用于多项生物标志物筛查；
- 抗体替代平台：适用于缺乏抗体资源的冷门靶点识别与精密调控；
- 材料功能修饰：如用于纳米颗粒表面化、微球靶向功能化、界面识别等；
- 适配体药物共创平台：对接智能递送系统，作为药物释放“逻辑闸门”元件。
当前，赛百盛AI-SELEX平台已在多个项目中实现蛋白结合预测–序列合成–实验验证–定制交付全流程落地，展现出极高的推广潜力与科学价值。
结语：智能筛选，定义未来
AI-SELEX不只是对传统SELEX的技术升级，更代表着分子识别方式的范式跃迁。它的核心价值在于——将随机性降维为结构性，将筛选过程转化为预测过程，为核酸适配体开发引入可控性、可重复性与可工业化的新标准。
我们相信，在AI-SELEX的推动下，核酸适配体将从研究工具真正成为生物工程系统中的“分子部件”，并为下一代智能药物、诊断平台、生命材料构建提供强有力支撑。
这是一次对“筛选”的重构，也是一次对“速度、精度与价值”的重新定义。