WAIC现场｜时隔30天，分子之心再推AI大分子设计新突破

专题：聚焦2026世界人工智能大会（WAIC）

新浪科技讯 7月19日午后，2026世界人工智能大会（WAIC）上，AI生物科技企业分子之心透露了其AI生物药设计平台MMDesign在环肽从头设计领域的最新进展：针对p53-MDM2、PD-L1等蛋白—蛋白相互作用（PPI）靶点，平台生成的多条候选环肽均已通过湿实验验证。

蛋白—蛋白相互作用（PPI）靶点与肿瘤、免疫等疾病的研究紧密相连，不过因蛋白结合界面往往庞大且复杂，传统小分子药物研发面临巨大挑战。环肽凭借较小的分子尺寸和对复杂靶点的识别优势，近年来备受青睐。然而，环肽的序列、环化方式与三维构象相互制约，传统研发往往依赖海量肽库筛选，导致早期试错成本居高不下。

分子之心此次披露的数据表明，在p53-MDM2靶点上，MMDesign首轮设计的21条候选环肽中，16条获得实验验证，命中率超70%；其中最佳候选分子的结合亲和力（KD）为13.7微摩尔，优于同期实验对照组。在PD-L1靶点上，首轮设计的19条候选中，6条经表面等离子体共振（SPR）证实可结合靶点，最佳KD接近40微摩尔。对比全球公开的AI多肽从头设计案例，这两大经典PPI靶点的首轮命中率与结合活性均处于国际领先地位。

更引人深思的是研发范式的革新。这一成果证实，AI可在湿实验前大幅缩减候选分子范围，助力团队将有限资源聚焦于高潜力分子。针对环肽等筛选成本高昂的分子类型，这种“生成—筛选—验证”模式有望大幅降低早期发现阶段的成本与时间，为PPI等复杂靶点的药物研发开辟新径。

一个月前，分子之心才刚发布AI纳米抗体从头设计的成果，在十余个真实治疗靶点上，MMDesign在单靶点仅设计不超过50个候选分子时，便稳定获得纳摩尔至皮摩尔级亲和力分子。鉴于纳米抗体与环肽在分子量、结构特征及设计约束上的差异，短期内在两类模态上均实现湿实验验证，是衡量AI生物设计平台泛化能力的关键指标，也是该类企业稀缺的核心竞争力。

分子之心创始人许锦波指出，AI生物药研发的核心不在于单次生成或预测，而在于构建“生成—计算—实验—迭代”的闭环，利用真实实验数据不断修正模型对结构、相互作用及功能的认知。AI4S领域已从单一模型与任务的比拼，升级为系统性科学发现能力的角逐。

目前，MMDesign相关能力已融入分子之心自主研发的AI大分子设计操作系统MoleculdOS，并计划逐步向药企、高校、科研机构及创新团队开放合作。（文猛）

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责任编辑：李思阳

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