Ai分子设计

多客科技

作者：微信文章
Ai助力

AI正在深刻地改变分子设计领域。

将过去依赖“试错法”的漫长过程，转变为可预测、可编程的高效工程化流程。

其应用已广泛覆盖药物研发、材料科学和化学合成等多个方面：

💊 药物研发：从靶点到先导化合物的全面加速

AI正在颠覆传统药物研发模式，显著缩短周期并降低成本。

AI驱动的分子生成与设计
生成式设计：不同于传统的筛选，生成式AI模型可以根据目标靶点（如蛋白质）的3D结构，从头开始（de novo）设计出与之完美结合的全新分子结构。例如，望石智慧的MolVado平台能够根据靶点口袋的三维构象，快速生成百万级的化合物库，将全新药物分子（Hit）的发现周期从1-3年缩短至1-6个月。
    *   统一与精准的模型：最新的研究致力于开发通用的基础模型，以统一处理多种分子设计任务。例如，清华大学、北京大学等团队联合推出的PocketXMol模型，通过“原子级”定制，统一了与蛋白质口袋相关的生成任务，无需针对特定任务微调，就在13个计算基准中的11个上取得了世界顶尖表现，并成功设计出高活性的caspase-9小分子抑制剂。

虚拟筛选与活性预测
超大规模筛选：AI模型可以在包含数十亿甚至上万亿分子的虚拟化学库中进行快速搜索，远超传统高通量筛选（HTS）的能力范围。
精准预测：AI能精准预测小分子与靶点蛋白的结合亲和力、药效团匹配度以及分子的成药性、毒性等关键属性，帮助研究人员在实验室合成前就筛选出最有潜力的候选分子。例如，四川大学团队开发的PhoreGen方法，能定向生成满足特定药效团约束的3D分子，并成功发现了针对耐药菌的新型纳摩尔级抑制剂。

🧪 化学合成：从设计到实现的智能闭环

分子设计出来后，AI同样在解决“如何合成”这一关键问题。

*   逆合成分析与路径规划
    *   AI系统（如耶鲁大学与勃林格殷格翰合作开发的MOSAIC、IBM的RXN for Chemistry）能够进行逆合成分析，像经验丰富的化学家一样，规划出从简单前体合成目标分子的完整路径，并提供详细到可直接操作的实验指南。
*   自动化实验平台
    *   AI与自动化实验设备结合，形成了“设计-合成-测试-分析”（DSTA）的自主闭环。AI不仅设计分子，还能指挥机器人平台自动进行合成和测试，实现7x24小时不间断研发，极大提升了实验效率。

🔋 材料科学：精准设计高性能分子

除了药物，AI在新能源、新材料等领域的分子设计中也展现出巨大潜力。

*   电池材料设计：在电池研发中，AI被用于精准设计电解液、有机电极等关键材料的分子结构。通过构建分子结构与性能（如氧化还原电位、离子导率、黏度等）之间的构效关系，AI可以高效预测并定向生成具备目标高性能的分子，加速下一代电池技术的创新。
*   界面与功能材料：AI也被用于设计先进的界面材料。例如，中国科学院深圳先进技术研究院团队利用融合大语言模型与图神经网络的方法，成功设计出多种能有效提升黑磷（BP）材料在常温下稳定性的新型界面修饰分子，颠覆了传统认知。

🧬 蛋白质工程：从“解读”到“创造”的范式跨越

AI的应用已从设计小分子药物，扩展到设计和优化自然界中不存在的全新蛋白质。

*   从头蛋白设计：研究人员现在可以利用AI，根据特定的需求（如中和某种毒素、调节免疫），从零开始设计出具有特定结构和功能的全新蛋白质（即“全新结合物设计”），这代表了蛋白工程领域的一场范式革命。
*   产业级AI平台：以分子之心的MoleculeOS平台为例，其集成了自研的NewOrigin（达尔文）多模态AI蛋白质基础大模型，能够统一建模蛋白质的序列、结构、功能和进化，实现了从“被动预测已知”到“主动创造未知”的跨越。该平台已在工业酶改造、药物蛋白优化等真实产业管线中得到验证，例如将某濒临放弃的蛋白药物表达量提升超400倍，或在2个月内解决传统方法无法攻克的pH敏感性药物设计难题。

方法和工具

在分子设计领域，AI的具体方法和工具已经从单一任务模型发展到统一的基础模型，并与自动化实验平台深度融合。

💊 小分子药物设计

这一领域的方法侧重于从头生成具有特定性质的新分子，并确保其可合成性。

统一生成模型：PocketXMol
方法：由清华大学、北京大学等团队联合推出，这是一个统一的原子级生成模型。它将不同的分子生成任务（如结构预测、从头设计）统一起来，通过“原子提示”作为任务规范，无需针对特定任务微调，就能在多种任务中取得顶尖表现。
应用：已成功设计出与商业化抑制剂效力相当的caspase-9小分子抑制剂。

药效团导向生成：PhoreGen
方法：由四川大学团队开发，这是一种基于扩散模型的方法。它融入了药效团匹配的先验知识，确保生成的3D分子能满足特定的药效团约束要求，从而提高与靶点结合的可能性。
    *   应用：成功发现了针对耐药菌的纳摩尔级新型抑制剂。

可合成性优先生成：SynFormer
方法：该框架在生成分子的同时生成其合成路径，确保了生成的分子是“可合成”的，解决了许多AI设计分子难以落地的难题。它结合了Transformer架构与扩散模型机制。
应用：可用于高效探索局部或全局的可合成化学空间，加速药物发现。

🧬 蛋白质工程设计

该领域致力于从头设计或优化自然界中不存在的全新蛋白质，实现特定功能。

产业级设计平台：MoleculeOS
工具：由分子之心公司开发，这是一个集成了多模态AI蛋白质基础大模型（NewOrigin/达尔文）的产业级平台。它能够统一建模蛋白质的序列、结构、功能和进化，实现从“解读”到“主动创造”的跨越。
应用：已成功应用于工业酶改造（如将某蛋白药物表达量提升超400倍）和药物蛋白优化等真实产业管线中。

颠覆性发现：Isomorphic Labs模型
工具：由DeepMind拆分出的生物制药公司Isomorphic Labs开发。其闭源模型（被称为“AlphaFold 4”级别的突破）在预测蛋白-药物相互作用和抗体结构方面展现了强大能力，代表了学术界和工业界顶尖的前沿水平。

化学合成与自动化

AI不仅设计分子，还负责规划和执行其合成路径，形成闭环。

自动化合成AI系统：MOSAIC
工具：由耶鲁大学与勃林格殷格翰合作开发。该系统能为化学家提供完整、详细到可直接操作的实验室合成指南，打破了合成环节的瓶颈。
应用：已成功在无需任何人工筛选或调整的情况下，合成了35种具有成为药物潜力的全新化合物。

在线合成预测平台：IBM RXN for Chemistry
工具：一个基于AI的在线平台，利用自然语言处理技术（如SMILES符号系统）来预测化学反应的结果和条件，帮助化学家快速规划合成路径。