环球网

生物医药与生物制造产业长期面临研发周期长、成本高、成功率低等系统性瓶颈，这已成为制约我国生物产业效率提升和原始创新能力的关键因素。随着人工智能与生命科学的深度融合，行业迫切需要一种能够突破效率极限、真正兑现产业价值的底层技术力量。

近日，由“AI蛋白质折叠奠基人”许锦波教授创立的分子之心，宣布其AI蛋白质优化与设计平台MoleculeOS完成重大代际升级。

MoleculeOS是分子之心基于二十余年稀缺技术积淀打造的“产业级数字引擎”，致力于解决生物经济发展中的“卡脖子”难题，为我国生物制造与医药研发提供自主可控的底层技术支撑。

在刚刚过去的2025年，MoleculeOS在特定工业级应用场景下取得了突破性进展。平台实现了超高精度的大分子动态模拟与设计，并在抗体-抗原复合物、蛋白-小分子复合物结构预测等关键任务中，达到了可解决实际产业难题的工业级精度。这意味着，在生物医药与生物制造两大万亿级市场中，MoleculeOS已具备解决AlphaFold 3等现有模型尚未完全攻克的复杂场景能力。

从“预测已知”到“创造未知”：实现蛋白质研发范式跨越

MoleculeOS的核心价值在于推动生物研发从“被动解读”到“主动设计”的范式跨越。传统蛋白质研究局限于在海量分子中“盲目淘金”，而MoleculeOS能够基于特定需求，从无到有地“创造”全新分子。这一转变不再依赖单纯的试错，而是通过精准计算大幅提升研发的确定性与成功率，从根本上重塑研发流程。

平台以NewOrigin（达尔文）大模型为基座。NewOrigin是分子之心自研的多模态AI蛋白质基础模型，具备“序列、结构、功能、进化”四位一体全息视角，能够统一建模蛋白序列、三维结构、功能、相互作用及进化约束，面向分子设计而非单一预测任务进行训练，具备跨任务、跨行业复用能力。

基于创新技术路线，分子之心在抗体-抗原复合物结构预测、蛋白-小分子复合物结构预测等产业亟需的关键技术上，持续保持超越AlphaFold 3等模型的精度和性能。

同时，分子之心依托NewOrigin（达尔文）创新算法，解决了AlphaFold 3等模型无法解决的产业难题。例如，针对蛋白质动态结构预测与蛋白质动态设计的难题，分子之心融合AI、分子动力学与第一性原理方法，建立了高精度分子建模体系，能够高效模拟蛋白在不同环境条件下的构象变化和功能响应，在保持精度与传统量子化学方法一致的前提下，运行效率较其提升了千亿倍，达到“工业可用”的水平。

跨越落地鸿沟：构建从算法到应用的工程化闭环

为了跨越从实验室构想到产业化落地的鸿沟，MoleculeOS集成海量数据、专用算法与产业Know-how，打通了“AI设计—湿实验验证—结果反馈—模型迭代”的完整工程化闭环，不仅“算得准”，还要确保设计出的分子“造得出、用得好”。

目前，MoleculeOS已在数十家头部药企及合成生物学龙头的真实管线中验证了其产业价值：

突破产率瓶颈：与国内某生物制造龙头的合作，改造一个重要酶蛋白结构，使菌种产率相对于野生菌提高了5倍；

重塑药物成药性：将一款因表达量低濒临放弃的融合蛋白药物，表达量提升超400倍，单体含量超90%，重新挽救其开发前景；

解决传统方法无法解决的难题：2个月交付客户用传统高通量筛选无法解决的pH敏感性药物设计难题，实现了pH 7.4与pH 6.0环境下的60倍超高亲和力差值。

打破技术“次元壁”：让AI成为生物产业工作者的“超级工具”

作为生物产业的“AI新基建”与“新质生产力”的典型代表，MoleculeOS正在构建一套现代化、智能化的“蛋白研发操作系统”，通过底层技术革新重构生物产业的创新基础设施。

基于全面的技术体系和产业经验，MoleculeOS构建了一套包括酶活设计、pH敏感型蛋白设计、肽从头设计、纳米抗体设计在内的关键通用技术模块。这些能力不仅适用于生物医药，也可广泛应用于合成生物学、工业酶设计、农业功能蛋白、生物材料与环境治理等领域。

为了降低使用门槛，平台打造了“一键式”自动化工作流和对话式交互体系，实现了从“专家专用”到“产业普惠”的转变。这使得中小企业无需自建昂贵设施即可快速验证创意，大企业则能聚焦战略决策，进而激发产业创新活力，推动产业链上下游协同升级。

“我们不是要让生物学家变成AI专家，而是要让AI成为每个生物学家都触手可及的超级工具。”分子之心创始人许锦波教授希望AI成为驱动生物经济发展的通用力量，通过打破产业与实验室的壁垒，推动普惠性创新疗法更快触达患者，助力生物制造迈向绿色高效，为国家实现医疗普惠、双碳目标及生物经济的高质量发展贡献系统性力量。