在人工智能与生物学交叉领域，一项突破性研究正在重塑药物开发的未来。MIT研究人员开发的BoltzGen模型，不仅能够预测蛋白质结构，更能从头设计全新的蛋白质结合剂，标志着AI从理解生物学向创造生物学的重大转变。
从预测到创造：AI能力的飞跃
BoltzGen建立在先前成功的Boltz-2模型基础上，后者是一个开源的生物分子结构预测模型，曾在今年夏天引起广泛关注。然而，BoltzGen实现了质的飞跃——它成为首个能够生成可直接进入药物发现流程的新型蛋白质结合剂的模型。
"大多数工业或学术界使用的模型只能进行结构预测或蛋白质设计中的一种，"BoltzGen的首席作者、MIT博士生Hannes Stärk解释道，"而且它们仅限于生成能够成功结合到简单'靶点'的特定类型蛋白质。"
现有模型就像面对与家庭作业相似测试题的学生，只要训练数据在结合剂设计过程中与靶点相似，这些模型通常就能正常工作。然而，这些方法几乎总是在已有结合剂结构的靶点上评估，当面对更具挑战性的靶点时，性能往往会大幅下降。
三大创新突破
BoltzGen的成功源于三个关键创新：
1. 多任务统一能力
BoltzGen能够执行多种任务，统一了蛋白质设计和结构预测，同时保持最先进的性能。这种通用性不仅意味着可以解决更多任务，还能为单个任务提供更好的模型。
"通用模型不仅意味着我们可以解决更多任务，"Stärk指出，"此外，我们还能为每个单独任务获得更好的模型，因为物理模拟是通过示例学习的，而更通用的训练方案提供了更多包含可推广物理模式的示例。"
2. 物理化学约束机制
BoltzGen内置的约束机制是与湿实验室合作者共同设计的，确保模型创建的功能性蛋白质不违反物理或化学定律。这一特性解决了以往AI设计蛋白质时常常产生不稳定或不可行结构的难题。
3. 严格评估体系
研究团队对BoltzGen进行了严格的评估过程，测试其在"不可成药"疾病靶点上的表现，推动BoltzGen结合剂生成能力的极限。这一评估涵盖了26个靶点，从治疗相关案例到特意选择与训练数据差异较大的靶点。
Caption: BoltzGen研讨会吸引了超过300名学术界和工业界人士参加
广泛验证与行业认可
这一全面的验证过程在学术界和工业界的八个湿实验室进行，展示了模型的广度和突破性药物开发的潜力。
行业合作方Parabilis Medicines在湿实验室环境中测试了BoltzGen后对其潜力给予高度评价："我们认为将BoltzGen整合到现有的Helicon肽计算平台能力中，有望加速我们针对重大人类疾病开发变革性药物的进程。"
开源革命与行业影响
Boltz-1、Boltz-2和现在的BoltzGen的开源发布，为药物开发带来了新的机会和透明度，同时也预示着生物技术和制药行业可能需要重新评估其产品和服务。
在社交媒体平台X上关于BoltzGen的热议中，LabGenius的首席机器学习科学家Justin Grace提出了一个问题："聊天AI系统的私有到开放性能时间滞后是[七]个月且正在缩短，"Grace在一篇帖子中写道，"在蛋白质领域，这个时间看起来甚至更短。当我们可以只等几个月获得免费版本时，'结合剂即服务'公司将如何收回投资？"
这一质疑反映了开源AI模型对传统商业模式的挑战，也暗示了行业可能需要寻找新的价值主张。
学术视角与未来展望
对于学术界而言，BoltzGen代表了科学可能性的扩展和加速。
"我的学生经常问我的问题是，'AI可以在哪里改变治疗游戏？'"资深合著者、MIT教授、Jameel Clinic的AI负责人Regina Barzilay说，"除非我们确定不可成药的靶点并提出解决方案，否则我们无法改变游戏规则。"她补充道："这里的重点在于未解决的问题，这使Hannes的工作与该领域的其他人区分开来。"
资深合著者、电气工程与计算机科学系教授Tommi Jaakkola指出："像BoltzGen这样完全开源发布的模型能够促进更广泛的社区努力，加速药物设计能力。"
Caption: Hannes Stärk在研讨会问答环节回应观众提问
生物分子设计的未来
展望未来，Stärk相信生物分子设计的未来将被AI模型颠覆。
"我想构建帮助我们操控生物学以解决疾病或执行分子机器任务的工具，这些任务甚至是我们尚未想象到的，"他说，"我想提供这些工具，让生物学家能够想象他们甚至没有想过的事情。"
BoltzGen的出现不仅是一项技术突破，更是AI与生物学深度融合的里程碑。它展示了人工智能如何从分析现有数据转向创造全新解决方案，为解决人类健康面临的重大挑战提供了全新路径。
随着这一技术的不断发展和完善，我们可以期待看到更多基于AI的蛋白质设计工具出现，进一步加速药物发现过程，为 previously "undruggable" 的疾病提供新的治疗可能。
Caption: BoltzGen在第七届分子机器学习会议上进行了预览
结论
BoltzGen代表了AI在生物医学领域的重大进步，从理解生物学到创造生物学的能力转变。通过整合多种功能、引入物理化学约束和严格评估，这一模型克服了现有技术的局限，为药物开发开辟了新途径。
开源特性和广泛验证不仅增强了科学透明度，也为学术界和产业界提供了合作平台。随着AI在生物分子设计领域的不断深入，我们可以预见一个更加高效、精准的药物开发新时代的到来，为人类健康带来革命性的改变。
