原稿 _AI炼金师：亲和力基础模型如何万倍提速药物发现？

　　

药物发现早期阶段的核心瓶颈在于筛选海量化学空间的巨额成本与时间消耗，以及对不可成药靶点的束手无策。传统的虚拟筛选与高通量实验筛选虽经多年发展，但其大海捞针式的范式本质上效率低下。近年来，基于深度学习的亲和力基础模型的崛起，正引领一场从筛选到创造的范式革命。本文系统性地阐释了亲和力基础模型的技术内核，重点论述了其通过几何深度学习与大规模预训练，构建能够理解蛋白质-配体相互作用引力规则的共享表示空间的原理。文章详细分析了该类模型如何通过零样本/少样本生成能力，针对全新靶点结构直接生成高亲和力、高新颖性的候选分子，从而实现万倍级的筛选提速。同时，深入探讨了模型在攻克传统不可成药靶点上的独特机制，并结合前沿案例进行剖析。进而，本文从产业视角出发，揭示了亲和力基础模型如何重塑AI-CRO与药企的研发协作模式，推动行业从服务外包向解决方案共生的生态转型。最后，批判性地展望了下一代多属性优化基础模型的发展方向，指出将亲和力预测与ADMET属性在统一生成循环中协同优化所面临的关键挑战与潜在路径，标志着AI驱动药物发现正从生成分子的初级阶段，迈向生成药物的智能化未来。

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