论文
用开源药物发现引擎折叠、推理与扩展
Folding, Reasoning, and Scaling with Open-source Drug Discovery Engine
摘要
准确建模生物分子相互作用是生物学与治疗发现的核心瓶颈。本文中——我们介绍开放药物发现引擎（OpenDDE）——开源、全原子生物分子基础模型——以共折叠为入口构建可扩展的AI驱动药物发现引擎。OpenDDE不把结构预测视为孤立终点——而是设计为建模跨生物分子复合物的序列-结构-函数关系的共享结构推理层——今天实现复合物结构预测——同时为从头设计、亲和力估计、结构条件优化等提供基础。OpenDDE集成全原子架构、原子潜空间推理、推理优化与大规模数据处理进展——在可复现且开放可及的框架内达到IsoDDE级共折叠精度。我们还识别共折叠模型的两个缩放律方向——揭示经数据、模型、推理与训练扩展持续改进的实用路线。通过发布训练代码、推理管线、检查点与基准——OpenDDE旨在民主化前沿生物分子智能的获取、加速全球协作——并为下一代药物发现系统奠定开放基础——使其从预测分子结构走向为人类健康设计、评分与优化治疗候选物。
