分子之心MMDesign平台19个项目18个成功，6个GPCR靶点全部命中

国内AI蛋白质设计公司分子之心近日发布其AI生物药从头设计平台MMDesign的最新技术报告，一组关键数据引发行业关注：在19个独立设计项目中，18个获得经湿实验确认的结合分子，项目成功率达94.7%；其中6个 notoriously 难度极高的G蛋白偶联受体（GPCR）靶点全部命中，最优结合亲和力均达纳摩尔（nM）级别。

这一结果并非孤立突破，而是MMDesign平台在半年内完成三次迭代后，首次实现跨靶点、跨分子模态、跨轮次的系统性验证。19个项目覆盖18个不同靶点，涉及纳米抗体（VHH）与大环肽两类分子模态，每个项目仅送测9至50个候选分子——中位数仅为21个。全部453个受测候选中，139个确认结合，整体候选命中率30.7%。更值得注意的是，15个项目至少获得两个结合分子，占比近八成，为后续优化提供充分选择空间。

传统抗体发现高度依赖动物免疫或数十亿级文库的“地毯式筛选”，周期长、成本高、成功率低。AI从头设计的核心价值，在于跳过大规模实验摸索，直接由靶点结构与功能需求出发，在计算空间生成全新序列。但生成只是起点，真正的技术门槛在于：如何从数万候选中精准锁定那几十个值得进实验室的分子？

MMDesign将该过程固化为“生成—筛选—验证”统一工作流：先生成数万个候选，再通过结构可靠性、序列天然性及基于统计物理的多层评估模型，将候选集压缩至极小规模。这一策略显著提升效率——以NK3R靶点为例，30个候选全部结合，命中率100%；GPR68的11个候选中，最优KD低至12.1 nM。

GPCR是全球约34%已上市药物的作用靶点，但因其为膜蛋白、构象动态、胞外可及表位狭窄，长期被视为抗体设计的“硬骨头”。此前业内鲜有从头设计成功案例。MMDesign针对CCR7、CCR8、EP2、GPR68、NK3R、A2AR六个GPCR靶点开展设计，全部获得实验验证结合分子，且亲和力达标，标志着AI能力已实质性突破该类靶点的技术瓶颈。

除效率外，质量维度同样关键。报告指出，部分候选分子展现出良好初步可开发性：表达水平稳定、聚集倾向低、非特异性反应弱。这得益于MMDesign将可开发性指标（如溶解度、热稳定性、免疫原性风险）前移至设计评估阶段，而非仅聚焦结合活性。例如IL-20项目虽未获结合分子，但其设计流程仍输出了高结构可信度、低聚集倾向的序列，为后续迭代提供依据。

支撑该系统性能力的是分子之心自研的底层技术栈。其全原子结构预测模型MMFold作为“结构底座”，确保每一步生成与筛选均基于精确的原子级构象模拟，而非粗粒化或模板依赖方法。相比AlphaFold 3，MMFold在特定抗体-抗原复合物建模任务中精度提升约两倍，为高难度设计提供可靠基础。

值得注意的是，MMDesign已实现跨轮次优化能力：对6个曾成功命中的靶点再次设计，5个项目获得性能提升的候选分子；同时支持VHH与大环肽双模态并行设计，显示其通用性正从“单点突破”转向“平台化能力”。创始人许锦波强调：“AI制药的长期价值不在于单次模型刷新SOTA，而在于构建可重复、可扩展、可交付的分子设计基础设施。”

当前，MMDesign已开放对外合作，面向药企与生物技术公司提供定制化设计服务。下一步计划包括：深化亲和力优化算法、拓展至更复杂靶点（如离子通道、蛋白-蛋白相互作用界面）、加强多维度可开发性建模，并探索与ADC、双特异性抗体等新型治疗模态的整合。

行业视角下，这一进展反映国产AI制药正从“演示级成果”迈向“研发可用级工具”。过去两年，多家中国AI制药企业陆续公布阳性数据，但多集中于单一靶点或回顾性验证；而分子之心此次报告覆盖19个前瞻性项目、含6个公认难点靶点、全部经独立第三方实验复核，其严谨性与广度在业内罕见。

与之形成对照的是，海外AI制药公司如Schrödinger、Recursion近期也强调“湿实验验证率”指标，但公开披露的跨靶点项目成功率普遍低于70%。MMDesign的94.7%项目成功率与30.7%候选命中率，若持续可复现，或将重新定义AI驱动分子发现的行业基准。

需要指出的是，高命中率不等于直接产出临床候选药物。“能结合”仅是第一步，“可成药”需历经表达纯化、药代动力学、毒性评估、体内 efficacy 等多重关卡。但早期阶段的高效筛选，可大幅缩短从靶点到PCC（临床前候选化合物）的时间窗口——据行业估算，传统路径平均需18–24个月，而AI辅助路径有望压缩至6–9个月。

随着MMDesign等平台成熟，AI制药的价值重心正从“发现新分子”向“系统性降低研发不确定性”迁移。当一个平台能在不同靶点、不同模态下稳定输出高质量候选，它便不再是辅助工具，而成为药物研发流程的新基座。

分子之心表示，目前平台已支持从靶点输入到候选分子交付的端到端闭环，后续将联合CRO与CDMO加速下游转化。国产AI制药的下一程，或将不再以“是否成功设计出分子”为标尺，而以“能否持续为多个合作伙伴交付可推进至临床的分子资产”来衡量。