AI自动设计最佳药物的时代：KAIST的BInD同时生成分子和相互作用

技术细节：BInD为何能够“同时设计”

BInD在扩散模型的生成过程中插入化学知识库的指导，同步推进原子位置、结合和相互作用（如氢键、疏水相互作用、π–π等）的形成。这样可以抑制仅外观整齐但不结合的分子或结合强但缺乏药物特性的分子偏向。此外，还报告了一种优化策略，即从过去的生成结果中**再利用“良好的相互作用模式”**，无需额外学习即可打磨候选分子。

论文（Advanced Science）和预印本（arXiv）显示，在口袋条件下的3D生成和相互作用同时生成的评估中，展示了与现有SBDD方法相匹敌或超越的指标。advanced.onlinelibrary.wiley.comarXiv
这一趋势与2024年以后的等变扩散×SBDD的背景（例如：Nature Machine Intelligence 2024的等变扩散SBDD）相呼应。Nature

与现有AI的区别和定位

结构预测（如：蛋白质–配体复合物的几何预测）和分子生成系统过去联系松散。BInD的关键在于将坐标和相互作用的“生成”一体化，并在同一水平上处理药理性质的多目标优化。这就像是“一笔勾勒出一张设计图”的概念。advanced.onlinelibrary.wiley.com

实用性评估（冷静分析）

• 实验室验证和临床前：BInD在计算机模拟阶段表现强劲，但需要整合ADMET、合成可行性、非目标效应、毒性等现实限制。

• 产业现状：尽管AI药物研发吸引了资金和关注，但尚未有获批药物的批评依然存在。例如，Wired对“为何AI药物研发的药物尚未问世”进行了综述。WIRED

• 资金环境：另一方面，OpenAI支持的Chai等融资热潮，加速了通过AI筛选出“易结合”候选分子的趋势。压缩试验成本的前期的趋势是确定的。金融时报
  
  

社交媒体反应：狂热与谨慎的两极

• 科技影响者以“同时生成分子和结合模式”“无需预先数据”等标题传播。积极的惊叹和“游戏规则改变者”的评价尤为突出。X (formerly Twitter)

• 研究人员和相关人士也在X上分享论文和可视化，并在技术线程中进行解说。X (formerly Twitter)

• 另一方面，药物研发实务社区在Reddit等平台上继续存在“设计只是瓶颈的一部分”“后续步骤（合成到临床）是速率限制”等谨慎论调，认为AI的贡献应**仅限于“提高命中质量和探索效率”**。Reddit
  
  

产业影响：影响何处

1. 压缩探索空间：从庞大的化学空间中通过**“相互作用一体生成”直接采样有前途的区域。期待提高湿实验的命中率。advanced.onlinelibrary.wiley.com

2. “零样本”式的目标应对：即使是结合已知的配体信息稀少的难以靶向目标，也可能仅凭结构信息进行攻击。

3. 选择性的预先保证：如EGFR突变一样特定残基的精准打击选择性设计空间更易于设计。
   
   
   

研究的合理性：审稿和公开情况

BInD已通过审稿，发表于Advanced Science（2025年7月在线发布）。预印本自2024年5月起公开，方法的成熟过程可追溯，这在透明度方面是一个积极因素。advanced.onlinelibrary.wiley.comarXiv
同时，KAIST的研究室页面和相关发布也整理了要点。wooyoun.kaist.ac.krnews.kaist.ac.kr

注意事项和下一步

• 合成可能性/经济性：将生成分子的合成路径和规模化的现实性作为约束条件纳入生成阶段。

• 多目标的现场规格：将ADMET和安全性、中枢神经系统透过性等临床要求的代理指标作为“第二次同时优化”进行整合。

• 从实验室到临床的桥梁：企业应转向“少数精锐的湿实验”设计，加快筛选→最小验证→早期终止的决策速度。

• 透明性和可重复性：数据的公开和失败案例的共享是避免因数据偏差导致过拟合的关键。社区对此问题的担忧被反复提及。Reddit
  
  

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