从“筛分子”到“设计分子”，分子之心推进AI制药实验验证

深圳新闻网2026年8月5日讯（记者 杨铭琪）7月31日，“AI＋新药研发研讨会：从靶点到交易”在深圳举行。来自科研机构、创新药企业及产业服务平台的代表，围绕AI如何跨越靶点发现、分子设计和产业转化之间的鸿沟展开讨论。

国内领军的AI生物科技企业分子之心创始人许锦波在演讲中表示，AI带来的变化不只是提高结构预测速度，更是推动生物药研发从“大规模筛选”转向“可编程设计”，先定义靶点、表位、分子形式和性能要求，再由AI生成候选，并通过湿实验反馈持续迭代。

据了解，目前，分子之心已经在设计难度较高、具备产业价值的纳米抗体、环肽等分子模态上取得了阶段性实验结果，覆盖十几个不同类型靶点，初步展现出应用潜力。其中，针对自身免疫疾病成熟靶点TNFα，分子之心设计测试的14个纳米抗体有7个存在结合活性，最优亲和力达51皮摩尔；针对PD－L1设计的30个候选纳米抗体有26个实验命中。

值得一提的是，为支撑分子之心开展各类研发应用，企业自主打造AI原生生物经济操作系统MoleculeOS。据介绍，MOS并非简单组合通用开源模型，而是建立在其自研蛋白质基础模型、结构预测和分子设计技术之上，形成从任务定义、候选生成、多维评估到实验反馈的闭环。平台将相关能力组织为面向实际研发场景的工作流，围绕项目目标调度模型和科学计算工具，并记录候选筛选、模型判断和实验验证过程，以提高研发过程的可追踪性和复用性。

MOS的重要技术底座之一，是分子之心自主研发的多模态蛋白质基础模型NewOrigin（达尔文）。NewOrigin面向蛋白质设计任务构建，通过多模态生成、多层次数据和多指标评估，用于新蛋白质序列和结构的生成、评估与优化。这一路线的产业价值不只取决于模型规模和算法指标，更取决于能否针对真实需求提出少量、高质量候选，通过湿实验接受检验，并在反馈中持续迭代。

许锦波认为，随着AI技术应用，立项核心问题从“能否筛选到活性分子”转向“能否定义可计算可验证的设计空间”，亲和力等各类目标可以在项目立项时同步设计，研发团队还可以先用少量候选分子验证核心假设，再决定是否扩大投入。

（图片来源供稿方）