Generate 采用的创新方法Generative Biology旨在利用机器学习生成全新蛋白质，包括多种定制的蛋白质疗法，比如：抗体、多肽、酶或基因疗法等。通过对 Generate 平台进行训练，使其能够处理自然界中发现的所有蛋白质结构和序列，辅以专有的实验数据，学习线性氨基酸序列编码蛋白质结构和功能的通用规则。
- Generate 平台是一个持续循环的生成、构建、测试和学习过程，可以大幅提高疗法的识别和验证速度。
2023 年 11 月，Generate在 《自然》杂志上发表论文，详细介绍了 Chroma——一种生成式人工智能模型。该模型能够对自然界中尚未发现的新型蛋白质进行编程，并赋予其特定的生物物理、生物学和治疗特性（参见：https://doi.org/10.1038/s41586-023-06728-8）。通过其 Chroma 模型，Generate 能够利用生成式人工智能推断出蛋白质序列、结构和功能之间关系的通用原理，帮助快速设计出具有广泛治疗特性的新型蛋白质分子。
Generate的自研管线涵盖免疫学和肿瘤学。另外，Generate 还与 Amgen以及 Novartis达成合作共同开发蛋白质疗法。
GB-0895：一种长效抗体，旨在结合并中和 TSLP（一种上皮细胞因子）。GB-0895 经过人工智能技术优化，具有更高的 TSLP 结合亲和力、延长的半衰期和高特异性，用于治疗重度哮喘（临床3期）和慢性阻塞性肺病（临床1期）。GB-0895 设计为每六个月给药一次，以帮助减轻重度哮喘患者的治疗负担。
GB-4362：一种选择性结合游离的 MMAE 的单抗。游离的 MMAE 从基于 MMAE 的 ADC 中释放出来时，会引起全身毒性。GB-4362 的设计目的是在不与完整 ADC 相互作用的情况下，降低循环中游离 MMAE 的水平。
GB-5267：一种靶向 MUC16 的 IL-18 修饰的 CAR-T 细胞疗法。
Generate以算法平台为核心竞争力，有大量与算法平台相关的专利（涵盖通用的蛋白质设计规则或具体应用场景中的算法），另外还有部分专利与生成的具体产品相关：
算法平台：机器学习引导的多肽设计（PCT/US2020/044646）、利用基于模型的优化方法优化蛋白质（PCT/US2021/029197）、用于从头抗体亲和力成熟和特性改进的深度学习（PCT/US2021/043461）、结合剂的计算机生成（PCT/US2022/076970）、生成式蛋白质设计的扩散模型（US20260038629A1）、利用机器学习生成针对病毒蛋白的交叉反应性中和抗原结合分子（PCT/US2025/032314）
具体产品：PCT/US2023/070789与GB-0895相关，其中美国同族已获得授权（US12110324B2）。
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