等构实验室的专有药物发现模型取得重大进展，但开发开源工具的科学家们仍在猜测如何实现类似成果。
在谷歌DeepMind发布面向药物发现的升级版AlphaFold3近两年后，其生物制药子公司等构实验室（Isomorphic Labs）宣布推出更强大的人工智能模型——且该技术完全由其独占。
这家总部位于伦敦的公司于2月10日发布27页技术报告，重点介绍其称为IsoDDE的"药物发现引擎"。该工具在预测蛋白质与潜在药物分子相互作用及抗体结构方面的精确表现，令领域内科学家印象深刻。
然而，与可被其他研究人员使用的AlphaFold蛋白结构预测系统不同——后者通过期刊论文进行了深度技术解析——IsoDDE属于专有技术，其技术报告对实现类似成果的方法鲜有说明。
"这是重大突破，堪比未发布的AlphaFold4级别，"哥伦比亚大学计算生物学家穆罕默德·卡赖什表示，他正在开发AlphaFold的完全开源版本，"问题在于我们对技术细节一无所知。"
药物-蛋白质相互作用
AlphaFold 3专为药物发现而设计。与获得诺贝尔奖的前代产品AlphaFold2不同，该模型能够预测蛋白质与其他分子（包括潜在药物）相互作用的结构。
类似AlphaFold 3的开源AI已接近完全匹配其性能并拓展新功能。麻省理工学院科学家去年发布的开源模型Boltz-2，可预测潜在药物分子附着于蛋白质的强度（即结合亲和力）。这是药物开发的关键特性，通常需依赖计算密集型的基于物理的方法进行预测。
据等构实验室报告，其新型AI在确定结合亲和力方面超越Boltz-2和物理方法。报告还声称，该工具对年销售额达数百亿英镑的抗体疗法——其作用基础是抗体与靶点的相互作用——的预测达到行业顶尖水平。
卡赖什特别指出，IsoDDE能预测与训练数据差异极大的分子的药物-蛋白质相互作用，"这才是真正的难题，表明他们必定采用了某种创新方法。"
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