長久以來，科學研究的范式都以數(shù)學原理和實驗觀測為基礎。從牛頓的《自然哲學的數(shù)學原理》到愛因斯坦的質(zhì)能方程，科學家們借助公式、定律、實驗和精確計算，來理解和預測自然。
而今，隨著生成式人工智能的發(fā)展，特別是Transformer和Diffusion模型在文本、多模態(tài)等領域大放異彩，“生成式科學”有可能改變既往的科學研究范式，即不再拘泥于對每一個中間步驟的精確數(shù)學描述和實驗驗證，而是依靠海量科學數(shù)據(jù)（如基因序列、結構等）進行基石模型訓練并獲得直接生成結果的能力，以達到“相對準、絕對快、絕對廣”的更優(yōu)效果。
這種“生成式科學”的真正開端是AlphaFold2誕生，革命性地解決了蛋白質(zhì)“從序列到結構”的預測問題。2023年，AlphaFold3發(fā)布，將能力擴展到蛋白質(zhì)與核酸、小分子、抗體等復雜生物分子的相互作用，這使得AF3具備了指導藥物研發(fā)的潛力。
2024年初，Deepmind旗下負責AF3產(chǎn)業(yè)化的子公司IsomorphicLabs，從禮來、諾華兩家MNC獲得了巨額訂單，合作開發(fā)多靶點的小分子療法，預付款分別高達4500萬美元、3750萬美元。值得一提的是，2025年初，諾華宣布拓展與IsomorphicLabs的合作，進一步增加合作研究數(shù)量。這也意味著諾華對其探索“未公開靶點”藥物能力的認可。
36氪了解到，2024年下半年成立的新創(chuàng)公司探序秩元（以下簡稱探序），在生成式科學（GenerativeScience）的浪潮中，新近發(fā)布了自研基礎模型IntelliFold。目前已開放公開server。
創(chuàng)始人孫鵬是一位前techventure投資人，職業(yè)生涯開始于Accenture管理咨詢、后于明勢資本等VC機構任職，多年從事前沿科技投資，擁有豐富的AI投資與產(chǎn)業(yè)經(jīng)營經(jīng)驗；首席科學家孫思琦為復旦大學研究員、博士生導師，在芝加哥大學TTI-Chicago讀博期間師從許錦波教授。2018-2022年間，孫思琦于微軟西雅圖總部工作，投身于前沿的大語言模型技術研究?；貒笾铝τ贏I在交叉學科中的創(chuàng)新應用，圍繞結構生物學智能計算領域的精度與效率瓶頸取得系統(tǒng)性前沿突破，成果發(fā)表于Science、Nature子刊等系列頂刊，總引用超過7000次。
孫鵬對36氪介紹，探序秩元的科研團隊成員大多同時具有“結構生物學+大語言模型”雙重研發(fā)背景，因此有能力自主開發(fā)結構預測基礎模型。
“幾年前，AI對于結構生物學面臨的結合預測和設計任務，價值以效率提升為主；但現(xiàn)在要用新的AI做傳統(tǒng)技術難以解決的問題，如高效探索未公開靶點，又或設計藥化學家未曾涉獵、甚至超越人類直覺的全新產(chǎn)物等，在這個過程中AI大模型不可或缺。但我們所做的事，不像訓練通用大語言模型那樣算力消耗甚巨無底，同時其產(chǎn)業(yè)價值轉化的路徑更短、更明確。用生成式科學模型直接參與科學研究探索，是AGI展開為智能生產(chǎn)力的三個一級切入點之一?！?/p>
據(jù)了解，IntelliFold的定位是“可控的基礎模型”。這意味著，一方面它可以對多種生物分子（蛋白質(zhì)、核酸、小分子、離子、修飾殘基等）之間的相互作用進行高精度三維結構預測；同時，通過應用輕量級的可訓練適配器，它可以被引導和控制，進而實現(xiàn)別構預測、給定口袋結合預測等特異性針對能力，幫助完成藥物發(fā)現(xiàn)等特定下游應用所需的復雜任務。
圖源報告：《IntelliFold：一個用于通用和特化生物分子結構預測的可控基礎模型》
據(jù)公司提供的技術測試報告，IntelliFold在蛋白質(zhì)結構預測測試的多個關鍵指標與AF3表現(xiàn)相當，如蛋白質(zhì)單體結構預測、蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)界面預測、蛋白質(zhì)-DNA/RNA界面等。在抗體-抗原界面、蛋白質(zhì)-配體相互作用預測方面，成功率略低于AF3。值得注意的是，在RNA單體預測上，甚至超越了AF3，展現(xiàn)了其在核酸結構預測上的優(yōu)勢。
“給定具體蛋白質(zhì)序列，IntelliFold模型可以預測它與小分子的結合構象及模式，這是我們當前技術為具特點、也是市場有明確需求的方向之一，”孫鵬表示。“除預測別構等特異性結合模式外，IntelliFold模型還可以預測Affinity（結合親和力，衡量藥物效力的核心指標之一）數(shù)值，可以增強藥物虛擬篩選的效率和準確性?！?/p>
在藥物設計中，蛋白質(zhì)可能會根據(jù)結合的分子產(chǎn)生構象變化，形成不同的功能狀態(tài)，例如激酶家族中的CDK2，其活性可能受到抑制劑誘導的別構變化影響。這對于藥物設計至關重要，卻難以在大模型中有效訓練。但通過目標特異性適配器，IntelliFold能夠正確預測別構構象，“識別罕見構象狀態(tài)，同時不影響模型在正構狀態(tài)上的準確性。”這對藥物的精準設計的靈活性頗為重要。
同時，孫鵬還提到，生成式科學模型也正在對蛋白質(zhì)設計帶來快速變革；與經(jīng)典的專家主導藥物設計范式不同，生成式模型可以完全從頭設計（DeNovoDesign）每一個氨基酸的位置及可能，甚至探索自然界不存在但可能更優(yōu)的結果?！半m然蛋白質(zhì)從頭設計的難點部分異于結合預測，但二者使用的基石模型源流相通近似，相互具備橫向拓展的能力；基石模型能力，毫無疑問是未來獲取具體場景領先性與產(chǎn)業(yè)可用性的關鍵前提?！?/p>
在探序秩元的未來規(guī)劃中，希望能將IntelliFold打造成通用的智能科學基石模型，在不同具體任務上發(fā)揮引擎作用，提高整個行業(yè)的研發(fā)效率。接下來，探序將通過與大型藥企聯(lián)合開發(fā)、為藥企/科研機構提供有價值的早期資產(chǎn)等多種方式，進行商業(yè)化。希望通過IntelliFold的應用和持續(xù)升級，系統(tǒng)提升新藥早期研發(fā)的成功率，從而改變新藥研發(fā)“10年周期、10億美元、10%成功率”的困境。
“通過AI，像設計芯片一樣設計蛋白質(zhì)和藥物，”黃仁勛的這一理念在美國已被廣為接受。隨著AI的應用，臨床前和處于臨床一期的藥物資產(chǎn)價值，目前也正在面臨重估。因為AI的介入，這些早期資產(chǎn)的成藥概率大大增加。諾華全球CEO瓦斯·納拉辛漢也曾表示，希望看到AI等新技術能將藥物研發(fā)的成功率，從現(xiàn)在的1/10提升到2/10、甚至3/10。
重生深情文:《暖風不及你情深》女主智商在線,男主很撩很性感!
1、《暖風不及你情深》作者：青青誰笑小書評：現(xiàn)代甜寵文，女主重生悔過文，女主重生后改過自新抓住男主，一路甜寵蘇爽，每次看到女主被欺負，男主閃亮登場時真的超級寵，女主使勁作，反正后面都有男主為她撐腰，后面男主因為一個任務受了重傷，知道了女主重生的秘密，為了讓女主改掉自己早死的命格，選擇離婚，讓她的生活希望你能滿意||。
繼《暖風不及你情深》后的經(jīng)典小說,女主智商在線,男主很撩很蘇
《暖風不及你情深》的確是一本寶藏小說，屬于越看越上頭的那種。男主墨景深又寵又撩，大家都稱之為“墨撩撩”；女主季暖雖然上一世慘死，但這一世智商絕對在線。本文屬于重生文，雖然章節(jié)較多，但整體劇情流暢不拖沓，可以放心觀看！男主墨景深是一個非常果斷決絕的男人，我最喜歡的地方就是，本文女主在被女配用后面會介紹_-。
高人氣甜文,大愛《暖風不及你情深》,男女主雙商在線,高甜來襲
簡介：高干文：《暖風不及你情深》《慈悲城》《再見，顧南潯》超好看！重生后，她看著這帥到爆炸的老公，懷疑自己當初腦袋被門夾了，居然一再的要和他離婚！前世她受人蒙蔽被血緣至親所害，含血慘死。一朝重生，她誓要抱緊總裁老公的大腿，狠虐仇人，手撕白蓮花，奪回自己的幸?！獌?nèi)容節(jié)選：季暖冷笑：“韓家雖然鼎盛后面會介紹。
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