香港 2025年5月15日 /美通社/ -- AI在药物发现领域的演变，如魔法般不断进化。从QSAR模型理解分子结构关系，到神经网络预测生物活性，再到蛋白质语言模型解读生命密码，直至AlphaFold3实现精准结构预测。如今，AI已成为药物研发的现代魔法师，用数字魔杖将科学家的构想转化为可行的药物设计，让不可能成为可能。
2025年5月13日，维亚生物成功举办了"Enchantment of Drug Discovery"发布会，首次向业界揭示了其自主研发的AIDD平台。维亚生物计算化学及人工智能平台执行主任钱玥博士作为主讲嘉宾，向与会者深入阐释了维亚生物AIDD平台的独特优势、对传统药物研发流程的颠覆性创新以及平台三大核心功能模块V-Scepter、V-Orb、V-Mantle，并通过一系列案例演示进一步展示了平台在实际应用中的无限潜能。（点击此处，观看完整版发布会视频）
SBDD与AI完美融合：智造药物研发"奇点引擎"
AlphaFold3的突破性进展在于其多模态整合能力，通过同时处理生物序列与化学结构，精确预测原子级的相互作用并以3D结构表征。
作为全球一站式综合服务企业，维亚生物革新药物研发的理念正是源于对生物系统的原子级理解——即基于结构的药物研发（SBDD）。"我们已围绕这一基本原则深耕十五余年，拥有领先的结构生物学平台"钱玥博士表示。在这一核心基础上，维亚生物建立了高通量亲和力筛选平台和全面的生物物理与生化测定体系。公司还配备有出色的药物化学团队和抗体/大分子平台，往后端更是延伸至药理学以及生产。
这些能力为AI提供了关键输入：结构洞察、亲和力评估、药物研发后期性质和实时湿实验反馈。维亚AI平台作为中心枢纽，如同深度神经网络中连接神经元的桥梁，通过算法迭代不断改进，减少预测误差并驱动创新设计。
借助完善的技术能力和多年的药物发现深厚积淀，维亚生物开发了独特的方式紧密整合各部分组件，最大化AI在药物发现中的作用。这种整合结构生物学、多学科知识与AI的创新思路，使维亚能够真正理解生物系统的复杂性，为药物设计提供前所未有的洞察力，真正实现了针对新靶点、新机制和新药物类型的创新突破。
重塑药物研发流程——突破时间与成本双重壁垒
小分子设计流程新范式
传统上，将一个小分子化合物推进到临床阶段通常需要2-4年时间。逐步优化每个属性的顺序流程不仅耗时，而且效率低下，往往在遇到瓶颈时需要回溯多个步骤。而在AI驱动的工作流程中，这一过程的时间线缩短至不到1-2年，同时降低了合成和测试周期。
虚拟筛选和从头设计成为项目启动的必要步骤，随后进行分子生成和实验验证的迭代。这种迭代在几周内完成，并同时跟踪多个分子性质。药物候选物以更快的速度进入先导优化阶段，并通过AI指导的设计-生产-测试循环进一步优化。新的工作流程在周期时间上缩短了2-3倍，并有效降低了PCC阶段总成本的50-70%。
大分子设计流程新范式
区别于传统的动物免疫（通常需要2-3个月）或体外展示方法，维亚生物开创了AI驱动的抗体设计全新流程。从AI生成序列入手，整个流程通常耗时不到一周。这种数据驱动和结构驱动的理性设计，显著减少了需要表达的序列总数（相比噬菌体展示所需的109量级），同时为闭环学习奠定了坚实基础。实验室验证步骤能够在几周内完成，实验数据反馈被用于改进模型。整个迭代周期不超过一个月，模型优化确保了下一轮更高的成功率。
钱玥博士指出，这种方法相较于传统筛选流程如噬菌体展示和酵母展示具有两大优势：1）能够同时学习正面和负面数据点；2）通过提取通用特征而达到模型不依赖于特定靶点的效果，从而从历史研究中持续优化模型。总体而言，这种实验室内循环的AI驱动流程时间效率上提升了400%以上，从我们的经验来看，找到一条以上符合要求抗体序列的成功率超过85%。
三大进阶魔法模块：构筑AI药物研发新世界
"今天，我们首次推出维亚AIDD功能平台。它目前建立在三个模块之上，就像三件圣器，"钱玥博士介绍道，"V-Scepter类似于魔杖，通过基本规则赋予计算建模能力；V-Orb作为复活石，揭示生物系统的潜在机制；而V-Mantle则是在维亚编织的隐形斗篷，用于探索药物发现的隐藏空间，为科学家提供无限的想象力和创造力。"（如需了解更多，可点击AIDD功能平台）
模块一：V-Scepter
V-Scepter包括口袋识别、力场参数化、分子对接、ADMET预测器和其他一系列工具。这个模块专注于计算建模的基础规则，为药物发现奠定坚实基础。
模块二：V-Orb
V-Orb包含主动学习增强的虚拟筛选以及分子动力学工具，以探究任何给定生物系统的势能面。在增强采样技术的基础上，团队开发了专有的自由能微扰（FEP）计算套件，适用于非共价和共价配体以及生物大分子。
模块三：V-Mantle
V-Mantle包含作为特征提取和下游任务基础的大型语言模型。从头设计和复杂结构预测是构成最先进的AI驱动药物发现网络的关键支柱。此外，抗体工程平台代表了一个具有准确性和自动化的精简流程。
钱玥博士强调，这些工具的构建是为了促进药物发现过程，而非为了工具本身。她表示，这只是维亚生物拥有的部分列表工具，维亚将继续升级更新各个模块功能。
AI创新实践：从构想到应用的闭环
随后，钱玥博士携团队通过平台视频演示的方式，列举了各模块中计算工具的落地应用案例。团队首先展示了ADMET预测工具的精准性，其预测结果与实验数据高度一致，证明了模型的可靠性与准确性。随后，FEP和增强采样案例演示了如何突破传统计算架构的局限性，实现对非共价及共价体系的精准预测，同时展示了简洁用户界面，尽可能减少用户参数输入，实现了自动化处理与精准分析的完美结合。
在抗体设计领域，钱玥博士特别强调了V-Mantle模块中实现的完整抗体设计工作流程。这一流程包括：
- 结构预测
- 大语言模型驱动的特征提取和表位预测
- 从头设计抗体序列生成
- 亲和力提升和迭代
- 全面的抗体可开发性指数预测工具，提高药物的可开发性
"我们的方法最大的优势在于将发现阶段与开发阶段的特性联系起来，"钱玥博士解释道，"这使我们能够提前预测抗体后期的药代动力学和药效学特征，从而大大降低后期开发风险，加速抗体药物的研发进程。"
未来已来，预见 AI药物研发「超维时代」
"我们坚信，当我们拥抱数据、算法、结构、机制以及干湿实验室的整合时，AI就能提供最佳解决方案，"钱玥博士在总结发言中表示。"维亚生物的AI平台通过结合先进的计算建模与实验验证，正在将'不可能'变为'可能'，为药物研发行业带来变革性的影响。我们不仅在加速药物研发进程，更在重新定义药物发现的方法论，开创全新的科学范式。"