蛋白質(zhì)大模型的最新突破，來(lái)自中國(guó)！

最近，百奧幾何「悄悄地」發(fā)布了新一代全場(chǎng)景原子級(jí)蛋白質(zhì)基礎(chǔ)大模型GeoFlow V3，給全球同行們樹(shù)了一個(gè)新榜樣。

半年前，GeoFlow V2發(fā)布，其擁有比肩乃至超越AlphaFold3、Chai-2等先進(jìn)模型的表現(xiàn)，讓全世界感受到了中國(guó)團(tuán)隊(duì)的創(chuàng)新實(shí)力。

如今，新模型在GeoFlow V2的基礎(chǔ)上，又在多方面進(jìn)行了重大創(chuàng)新。

當(dāng)其他模型還在“卷規(guī)?！钡臅r(shí)候，GeoFlow V3選擇了一條不同的路線——首次將多步推理引入蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)，讓模型具備“自我評(píng)估、自主進(jìn)化”的能力。

GeoFlow V3融合推理架構(gòu)，將蛋白質(zhì)序列和結(jié)構(gòu)生成、精度評(píng)估與虛擬進(jìn)化能力深度整合，邁向更實(shí)用、更自主的AI形態(tài)。

實(shí)測(cè)下來(lái)，GeoFlow V3表現(xiàn)驚艷，實(shí)現(xiàn)了精度、可靠性與成功率的全面提高。

新模型在抗原-抗體結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)上的高精度率（DockQ > 0.8）相較V2提升了45%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了Protenix、Boltz-2、Chai-1等模型。

在結(jié)合物與非結(jié)合物的判別能力，GeoFlow V3同樣展現(xiàn)出領(lǐng)先水平，具備更強(qiáng)的自我評(píng)估和置信度判斷能力。

在抗體從頭設(shè)計(jì)的實(shí)際任務(wù)中，針對(duì)多個(gè)靶點(diǎn)、指定表位，GeoFlow V3只需測(cè)試數(shù)十條序列即可找到nM級(jí)的binder分子，平均濕實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證命中率達(dá)到15.5%，相較上一代AI方法提升近百倍。

新模型突破了傳統(tǒng)建庫(kù)與篩選方法的低效，讓先導(dǎo)分子的發(fā)現(xiàn)周期從原本的數(shù)月甚至數(shù)年縮短至三周以內(nèi)。

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作為熱門領(lǐng)域，近期AI蛋白質(zhì)各種成果不斷，基礎(chǔ)模型一個(gè)接一個(gè)地發(fā)布，性能參數(shù)眼花繚亂。

但是能像百奧幾何一樣，真正實(shí)現(xiàn)「自研模型+濕實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證」閉環(huán)的團(tuán)隊(duì)并不多。

畢竟，蛋白質(zhì)大模型不能只停留在紙面，而是要成為開(kāi)發(fā)人員的趁手工具，能用、有用、好用才是硬道理。

一路走來(lái)，GeoFlow的每一次升級(jí)，都在向“實(shí)用”這一目標(biāo)精益求精，讓更多人切身感受到先進(jìn)模型對(duì)研發(fā)工作的深刻變革。這才是AI該有的樣子。

如果說(shuō)AlphaFold推開(kāi)了蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的大門，RFDiffusion釋放了蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)的潛力，那么GeoFlow系列模型便是中國(guó)獻(xiàn)給世界的一份禮物，打通了從理論到應(yīng)用的“最后一公里”。

對(duì)于生物醫(yī)藥和生物制造來(lái)說(shuō)，GeoFlow V3作為堅(jiān)實(shí)的技術(shù)底座，重塑人類對(duì)生物分子的改造和設(shè)計(jì)能力，為產(chǎn)業(yè)開(kāi)辟前所未有的想象空間。

AI蛋白質(zhì)標(biāo)桿再升級(jí)

更精準(zhǔn)、更可靠、更智能！

半年前，百奧幾何發(fā)布了全能蛋白質(zhì)基礎(chǔ)模型GeoFlow V2，成為全球首個(gè)統(tǒng)一了結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)和從頭設(shè)計(jì)的原子級(jí)蛋白大模型，已在各類蛋白設(shè)計(jì)與改造任務(wù)中展現(xiàn)出強(qiáng)大通用性。

此次，百奧幾何通過(guò)深度優(yōu)化與范式創(chuàng)新，對(duì)這一強(qiáng)大底座進(jìn)行了重大升級(jí)：

GeoFlow V3不僅擁有了更強(qiáng)大的結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)和結(jié)合蛋白判別能力，更突破了傳統(tǒng)的“生成-虛擬篩選”的線性流程，構(gòu)建起“生成-評(píng)估-優(yōu)化”的多步推理能力，實(shí)現(xiàn)了精度、可靠性與成功率的全面提高。

結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)更精準(zhǔn)

作為一個(gè)融入多種生物先驗(yàn)知識(shí)的條件擴(kuò)散模型，GeoFlow-V3 的結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)精度實(shí)現(xiàn)了質(zhì)的飛躍。

在一個(gè)包含104個(gè)低同源性抗體-抗原復(fù)合物（模擬真實(shí)世界缺乏模板的困難場(chǎng)景）的嚴(yán)格測(cè)試集上，GeoFlow V3的高精度率（DockQ > 0.8）相較 V2提升45%，顯著超越包括AlphaFold-Multimer 2.3、Protenix、Boltz-2和Chai-1在內(nèi)的現(xiàn)有模型。

圖： GeoFlow V3 結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)精度大幅度提升

在給定更多條件后，預(yù)測(cè)高精度率相比純序列輸入還可飆升1-2倍。這意味著模型能夠更精準(zhǔn)地把握抗原-抗體相互作用，為高質(zhì)量結(jié)合抗體設(shè)計(jì)打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

結(jié)合判別更可靠

為了找出真正有潛力的候選分子，一個(gè)可靠的“打分機(jī)制”至關(guān)重要。

GeoFlow V3 具備更強(qiáng)的自我評(píng)估與置信度判斷能力，能更可靠地區(qū)分高精度和低精度結(jié)構(gòu)、區(qū)分結(jié)合體和非結(jié)合體。這為它自主判斷并改進(jìn)分子的“弱點(diǎn)”提供了有力保障。

ipTM(interface predicted Template Modeling score) 是最準(zhǔn)確和穩(wěn)健的置信度指標(biāo)之一。它專門用于衡量預(yù)測(cè)的抗體-抗原復(fù)合物界面的準(zhǔn)確性。

ipTM > 0.8 時(shí)，其對(duì)應(yīng)結(jié)構(gòu)為“高質(zhì)量”（DockQ > 0.8）的精確率超過(guò)80%。這意味著一個(gè)高ipTM的預(yù)測(cè)，極大概率是真正正確的結(jié)合模式。

在多個(gè)具有挑戰(zhàn)性的靶點(diǎn)上，相較于現(xiàn)有主流模型，GeoFlow-V3的ipTM分?jǐn)?shù)在大多數(shù)情況下都取得了最高的AUROC值，展現(xiàn)出領(lǐng)先水平。

圖： G eoFlow V3 在結(jié)合物與非結(jié) 合物判別能力中展現(xiàn)出領(lǐng)先水平

這表明，GeoFlowV3通過(guò)其可靠的自我評(píng)估機(jī)制為后續(xù)的優(yōu)化設(shè)計(jì)提供精準(zhǔn)指導(dǎo)，從而顯著提升抗體研發(fā)的效率。

多步推理長(zhǎng)思考

GeoFlow V3 首次引入了多步推理能力，使模型能夠以自身置信度評(píng)分為指導(dǎo)，模仿自然界的抗體親和力成熟過(guò)程，不斷“進(jìn)化”出結(jié)合潛力更高的分子。

圖： GeoFlow V3 進(jìn)化流程概覽

具體流程是：首先生成一批初始候選抗體，利用擴(kuò)散模型對(duì)其進(jìn)行局部序列和結(jié)構(gòu)的重設(shè)計(jì)，再通過(guò)ipTM等評(píng)分篩選出下一輪進(jìn)化的起點(diǎn)分子。

如此進(jìn)行多輪迭代，使模型能夠超越單次生成的局限，進(jìn)行深度探索和持續(xù)改進(jìn)。

多個(gè)靶點(diǎn)上的計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)表明，引入“虛擬進(jìn)化”能力、進(jìn)行深度思考后，GeoFlow V3 生成候選分子的ipTM打分顯著提高，實(shí)現(xiàn)了用更長(zhǎng)思考換取更高結(jié)合率、降低濕實(shí)驗(yàn)負(fù)擔(dān)的目標(biāo)。

圖： GeoFlow V3通過(guò)多步推理顯著提升候選分子結(jié)合潛力

得益于結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)-蛋白設(shè)計(jì)統(tǒng)一的模型架構(gòu)，整個(gè)抗體“生成-評(píng)估-進(jìn)化”過(guò)程中都可以用 GeoFlow V3 自主完成，無(wú)需切換到其他工具。

GeoFlow V3也由此從“結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)模型”升級(jí)為“表位直達(dá)抗體”的設(shè)計(jì)師，能夠自主規(guī)劃路徑，大大提高了其在真實(shí)世界的應(yīng)用價(jià)值。

更少實(shí)驗(yàn)、更高成功率

GeoFlow V3顛覆抗體研發(fā)！

自1986年首個(gè)治療性抗體進(jìn)入臨床以來(lái)，該領(lǐng)域深刻重塑了生物醫(yī)藥格局。

2024年全球銷售額前十的藥物中，抗體藥占據(jù)5席，足見(jiàn)其對(duì)醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵意義。

然而，這一看似成熟的領(lǐng)域正面臨深層挑戰(zhàn)：抗體藥的人源化及親和力優(yōu)化過(guò)程復(fù)雜且充滿不確定性——從立項(xiàng)到上市平均需10—15年與數(shù)十億美元投入。

傳統(tǒng)研發(fā)如“大海撈針”，需在動(dòng)物/體外構(gòu)建上億級(jí)分子庫(kù)并開(kāi)展數(shù)月乃至數(shù)年的高通量篩選，流程冗長(zhǎng)、成本高昂，且可探索的靶點(diǎn)與分子空間有限。

上一代AI受限于模型性能和思路，仍“依賴生成—篩選”的線性流程，仍然需要大量實(shí)驗(yàn)，實(shí)際結(jié)合率常不足個(gè)位數(shù)甚至更低。

為了驗(yàn)證模型效果，GeoFlow V3在五個(gè)治療靶點(diǎn)上進(jìn)行了從頭抗體設(shè)計(jì)，包括TSLP、IL-33、IL-13、CCR8和PD-1，這些靶點(diǎn)跨越了炎癥、癌癥等多個(gè)領(lǐng)域。

GeoFlow V3根據(jù)5個(gè)靶點(diǎn)進(jìn)行了8個(gè)獨(dú)立的納米抗體設(shè)計(jì)活動(dòng)，且從AI設(shè)計(jì)到濕實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證在三周時(shí)間內(nèi)就完成一輪。

圖：只需測(cè)試數(shù)十條由 GeoFlow V3 設(shè)計(jì)的序列即可找到 nM 級(jí)的 binder 分子

結(jié)果顯示，這8個(gè)靶點(diǎn)至少平均命中率達(dá)到15.5%，較上一代AI方法提升近百倍！

且每個(gè)治療靶點(diǎn)設(shè)計(jì)不超過(guò)50個(gè)納米抗體，大幅度減少了時(shí)間和成本。

換句話說(shuō)，GeoFlow V3真正做到了：用更短的設(shè)計(jì)周期，獲得更有效的分子產(chǎn)出；用更少的實(shí)驗(yàn)投入，實(shí)現(xiàn)更多的真實(shí)命中。

AI底層突破

加速生物醫(yī)藥、生物制造創(chuàng)新

可以說(shuō)，GeoFlow V3 的發(fā)布，標(biāo)志著蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)邁入智能化新階段。

它能在虛擬空間中系統(tǒng)推演分子結(jié)構(gòu)與功能的復(fù)雜關(guān)系，挖掘傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)難以觸及的設(shè)計(jì)空間，為實(shí)現(xiàn)生物分子的“設(shè)計(jì)自由”開(kāi)辟了全新路徑。

這一突破從根本上顛覆了傳統(tǒng)的研發(fā)范式，為生物醫(yī)藥和生物制造注入強(qiáng)大創(chuàng)新動(dòng)能。

長(zhǎng)期以來(lái)，藥物研發(fā)依賴資源積累與經(jīng)驗(yàn)篩選，面臨漫長(zhǎng)周期和高昂成本的困境。

如今，研究人員可以通過(guò)模型推理與自主虛擬優(yōu)化進(jìn)行理性探索，讓包括抗體研發(fā)在內(nèi)的生物醫(yī)藥創(chuàng)新進(jìn)入“智能驅(qū)動(dòng)”范式，有望打破“雙十定律”。

在研發(fā)效率上，GeoFlow V3讓先導(dǎo)分子的發(fā)現(xiàn)周期從原本的數(shù)月甚至數(shù)年縮短至三周以內(nèi)；

在表位選擇上，它突破了傳統(tǒng)免疫與建庫(kù)方法的局限，攻克曾經(jīng)被視為“不可成藥”的復(fù)雜靶點(diǎn)。

對(duì)于創(chuàng)新藥企和科研機(jī)構(gòu)而言，GeoFlow V3意味著他們能以極低的實(shí)驗(yàn)量快速產(chǎn)出可用的候選分子。從而讓資源得到更高效的利用，重構(gòu)創(chuàng)新藥的價(jià)值體系。

不止于生物醫(yī)藥，生成式AI蛋白質(zhì)平臺(tái)更深層次的影響在于，重塑整個(gè)生物經(jīng)濟(jì)的價(jià)值鏈。

隨著生物制造入選“十五五”未來(lái)產(chǎn)業(yè)規(guī)劃，我國(guó)將其視為重塑制造業(yè)格局的關(guān)鍵戰(zhàn)略，生物制造迎來(lái)了歷史性發(fā)展機(jī)遇。

生物制造將成為未來(lái)全球經(jīng)濟(jì)的主導(dǎo)性力量之一，預(yù)計(jì)到本世紀(jì)末，將形成高達(dá)30萬(wàn)億美元的市場(chǎng)規(guī)模，能源、材料、醫(yī)療和環(huán)境等行業(yè)迎來(lái)系統(tǒng)性產(chǎn)業(yè)革命。

發(fā)展藍(lán)圖已經(jīng)提出，但要將愿景轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)，還需要認(rèn)識(shí)到當(dāng)前生物制造的障礙。

其核心挑戰(zhàn)在于：如何精準(zhǔn)設(shè)計(jì)生命系統(tǒng)，包括底盤菌種和高效酶制劑。

傳統(tǒng)生物研發(fā)效率低下，往往需上千次實(shí)驗(yàn)才能篩選出一個(gè)有效的蛋白，難以支撐萬(wàn)億級(jí)產(chǎn)業(yè)規(guī)模的創(chuàng)新需求。

而生成式AI正是破局關(guān)鍵：直接設(shè)計(jì)全新生物分子，為行業(yè)打開(kāi)前所未有的發(fā)展空間。

在此背景下，以百奧幾何為代表的AI-Native生物科技公司，正憑借其底層創(chuàng)新，成為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵力量。

經(jīng)過(guò)多年的技術(shù)沉淀，百奧幾何在模型能力上穩(wěn)居國(guó)際第一梯隊(duì)，開(kāi)發(fā)出面向全生物制造領(lǐng)域的通用蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)引擎。

不僅如此，百奧幾何還構(gòu)建了能夠自我迭代的完整干濕實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，覆蓋從自動(dòng)化構(gòu)建、表達(dá)到純化與功能驗(yàn)證的全流程。

與諾唯贊生物的IVD試劑工具酶改造項(xiàng)目中，百奧幾何僅用60天、通過(guò)3輪“設(shè)計(jì)-驗(yàn)證-再設(shè)計(jì)”的干濕迭代，成功將工業(yè)級(jí)酶的產(chǎn)物產(chǎn)量提升至野生型的21倍，創(chuàng)下行業(yè)紀(jì)錄。

如今，百奧幾何的通用蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)平臺(tái)，已經(jīng)廣泛用于抗體藥物研發(fā)、工業(yè)酶設(shè)計(jì)、非天然氨基酸合成、功能蛋白設(shè)計(jì)等場(chǎng)景，服務(wù)從醫(yī)藥到農(nóng)業(yè)、化工、材料等眾多行業(yè)。

當(dāng)前，我們正處于一個(gè)歷史性的拐點(diǎn)。

生成式AI正在為整個(gè)生物經(jīng)濟(jì)鑄造全新的技術(shù)底座，賦予人類“從頭設(shè)計(jì)并自主進(jìn)化生命分子”的能力。

GeoFlow V3的問(wèn)世，標(biāo)志著AI for Life Science的最新突破，首次將多步推理引入蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)，讓模型更精準(zhǔn)、更可靠、更智能。

而這背后，百奧幾何此次更傳遞出一個(gè)關(guān)鍵信號(hào)：其不僅在底層技術(shù)上實(shí)現(xiàn)突破，更率先打通了從理論模型、核心算法到產(chǎn)業(yè)交付的全鏈路。

毫無(wú)疑問(wèn)，在新一輪生命科學(xué)創(chuàng)新的浪潮中，以百奧幾何為代表的領(lǐng)先公司，正在書(shū)寫(xiě)著中國(guó)創(chuàng)新的全球篇章。