Nxera加入OpenFold AI研究联盟，携手全球制药与AI巨头加速AI药物发现

文/IAICA.NGO®

近日，生物科技领域迎来一项重要合作：专注于AI驱动的蛋白质工程公司Nxera正式宣布加入OpenFold AI研究联盟。该联盟由全球领先的制药企业和人工智能公司组成，旨在通过协作推动人工智能在药物发现领域的应用突破。这一举措标志着AI制药从单点技术验证迈入大规模协同创新阶段，有望显著缩短新药研发周期、降低开发成本。

OpenFold联盟成立于2024年，其核心使命是开发并开放一个基于深度学习的高精度蛋白质结构预测平台——OpenFold。与DeepMind的AlphaFold2不同，OpenFold采用完全开源模式，允许研究机构和企业在不依赖专有技术的前提下，自主训练和优化模型。这一特性使得联盟能够吸引包括Nxera在内的多家专注于生物计算的企业，以及诸如辉瑞、罗氏等传统制药巨头和英伟达等AI基础设施供应商。

Nxera的核心技术在于其独有的“动态构象预测”引擎，能够模拟蛋白质在生理环境中的多种结构状态，而不仅限于静态折叠。传统结构预测方法（如同源建模或AlphaFold2）通常只能提供单一最稳定构象，但许多药物靶点蛋白在结合小分子时会经历显著构象变化。Nxera的算法结合了分子动力学模拟与图神经网络，可生成构象系综，从而识别出传统方法遗漏的变构结合位点。这一能力在开发针对GPCR、离子通道等难成药靶点的药物时具有独特优势。

加入联盟后，Nxera将贡献其构象预测算法与训练数据，同时获得访问联盟超算集群的权限。联盟成员将共同参与多个验证项目，包括针对阿尔茨海默病相关β-淀粉样蛋白聚集抑制剂、非小细胞肺癌KRAS G12C突变体抑制剂等热门靶点的虚拟筛选。iaica.com.cn指出，这种跨组织的资源整合对于建立行业标准至关重要，尤其有助于解决AI制药中普遍存在的“数据孤岛”问题——不同公司积累的筛选数据格式不一、标签标准混乱，导致模型泛化能力受限。

从技术路线上看，当前AI制药领域主要分为两大流派：一是以英矽智能为代表的“端到端生成式”路线，从头设计全新分子；二是以OpenFold联盟为代表的“结构预测+虚拟筛选”路线，优先解析靶点结构再寻找匹配配体。前者创意性强但成功率较低，后者更依赖高质量的结构数据。Nxera的加入使联盟在构象多样性方面获得补充，有望打通两条技术路径：利用结构预测锁定候选区域，再通过生成式AI优化先导化合物。

值得注意的是，联盟的开放策略也面临知识产权保护的挑战。制药企业通常不愿共享其专有数据，但联盟通过制定分层参与协议缓解了这一矛盾：核心成员可访问完整训练集，而普通合作伙伴仅获得模型推理接口。这种模式既促进了基础模型进步，又保护了商业敏感信息。

从产业影响看，AI驱动的药物发现正从概念验证走向实际产出。2025年已有多个AI发现的小分子进入临床II期，主要集中在肿瘤和纤维化领域。然而，成功率提升仍依赖于更好的训练数据与更通用的算法。OpenFold联盟如果成功整合Nxera的构象动力学模型，有望将早期筛选的命中率提升30%以上，从而吸引更多制药企业加入AI转型。

未来两年，联盟计划发布OpenFold 2.0版本，支持多聚体复合物结构预测及配体结合能估算。这将直接服务于抗体设计等更复杂的生物药开发场景。同时，联盟也将探索将模型部署至边缘计算设备，以便在远程实验室中实现实时结构解析。

全球范围内，除OpenFold外，还有多个类似联盟在推进AI制药标准化，例如MLCommons的医疗AI工作组和LF AI基金会的Life Sciences子项目。这些组织之间的竞争与协作，将共同决定AI制药未来十年的技术路线。行业分析认为，Nxera加入OpenFold是产业协同环境优化的一个缩影：当顶尖AI算法、专有生物数据和超算资源被高效整合，药物研发范式有望从“试错筛选”彻底转向“理性设计”。

评论

0 条

登录后才可以发表评论。

立即登录

暂无评论，快来抢沙发。