在2026世界人工智能大会（WAIC）期间，国内AI生物科技企业“分子之心”宣布，其自主研发的AI生物药设计平台MMDesign在环肽从头设计领域取得关键突破，并在多个长期被视为“难成药”的蛋白—蛋白相互作用（PPI）靶点上获得获得湿实验验证。
一直以来，靶向蛋白—蛋白相互作用（PPI）是全球创新药研发的“圣杯”之一，这类靶点与肿瘤、免疫、自身免疫性疾病等密切相关。但由于其结合界面广且平坦，传统小分子药物难以有效作用，长期受困于“难成药”的尴尬境地。
环肽药物被业界公认为攻克这一难题的“杀手锏”。它介于小分子与大分子之间，既具备小分子较好的组织渗透性，又拥有抗体药物对复杂靶点的强识别能力。然而，环肽极具商业前景的背后，是极高的设计门槛：其序列、环化方式与三维结构高度耦合，可探索的分子空间犹如宇宙繁星。过去，药企主要依赖大规模肽库筛选等传统实验方法，动辄需要从数以百万计的分子中“大海捞针”，不仅研发周期漫长、耗资巨大，且成功率往往不尽如人意。
分子之心此次公布的成果，则用AI为行业提供了一种颠覆性的“解题思路”——从“海量筛选”走向“理性生成、精准验证”。
实验数据显示，在p53-MDM2靶点上，MMDesign首轮设计并进入测试的21条候选环肽中，有16条获得实验命中，命中率超过70%；其中，最优候选分子的结合亲和力（KD）达到13.7微摩尔，优于同期实验阳性对照。在PD-L1靶点上，AI首轮设计的19条候选环肽中，有6条经表面等离子体共振（SPR）实验确认可与靶点结合，最佳KD接近40微摩尔。参照国内外公开报道的结果，这组数据处于全球同类工作的领先水平。
不需要成百上千万的庞大分子库，仅凭AI生成20条左右的少量分子，就能精准命中多个高质量候选物。这种“少生优生”的高效命中率，不仅大幅降低了早期研发的盲目试错成本，也向全球业界证明：中国的AI药物设计技术已经摆脱了对庞大算力和随机概率的依赖，真正做到了对生命底层物理、化学规律的深刻理解与精准计算。
值得一提的是，分子之心刚刚于一个月前宣布了在AI纳米抗体从头设计上的突破。纳米抗体与环肽在分子大小、结构特征、作用机制上差异巨大。能够在如此短时间内在两类完全不同的生物药模态上连续取得从头设计的湿实验验证，揭示了分子之心打造的AI平台并非只针对单一任务“死记硬背”的单点工具，而是掌握了蛋白质结构生成与分子间相互作用通用法则的“底层操作系统”。
“AI4S的核心价值，绝不仅仅是让模型做一次漂亮的预测，而是要在真实世界中形成‘生成—计算—实验—迭代’的科学发现闭环。”分子之心创始人、国际计算生物学会会士许锦波认为，真正具有产业壁垒的AI平台，需要系统建模蛋白质结构、局部构象、化学相互作用与生物功能之间的关系，并经受住真实湿实验数据的反复校准。
据悉，目前分子之心的MMDesign及各项跨模态设计能力，正陆续集成至其自主研发的AI大分子设计操作系统MoleculeOS（简称MOS）。这是一个集成了蛋白质结构预测、分子生成、物理验证、实验数据管理于一体的统一大平台。分子之心表示，未来更多的中国科学家和产业工作者，可以像使用智能手机操作系统一样，直接调用世界顶尖的AI蛋白质技术，去开发创新药、设计新型工业酶、研发绿色合成生物材料。
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