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OpenBind 的首次数据和模型发布标志着人工智能药物发现领域的一个重要里程碑。

news 2026/5/8 12:28:22

图片来源：Stuart March-DNDi

来源：https://www.eurekalert.org/news-releases/1126456

由英国主导的OpenBind计划迎来重大里程碑，发布了首个公开数据集和预测性人工智能模型，这是利用人工智能加速新药研发的突破性一步。此次发布表明，构建可用于人工智能的数据不仅可行，而且对于发展人工智能工具至关重要，尤其是在数据匮乏的科学领域。通过此次OpenBind发布，高质量的标准化实验数据和新训练的预测模型OpenBind v1将免费向全球研究人员开放，可立即用于治疗药物的发现，并推动下一代人工智能模型的发展。

尽管人工智能在蛋白质结构预测精度方面取得了突破性进展，但其对药物研发的影响仍然有限，这主要是由于全球范围内缺乏可靠的实验数据，无法精确测量药物分子与疾病相关蛋白的结合方式（以原子级精度）。OpenBind 旨在填补这一关键空白。该项目由Diamond Light Source牵头，汇集了结构生物学家和人工智能专家，并在其创立初期得到了英国科学、创新和技术部 (DSIT)的支持。OpenBind 是首个以工业规模、开放且持续的方式生成这些关键数据集，并专门为人工智能设计的项目。

此次首批数据的发布表明，OpenBind 的流程现已投入运行，仅用了七个月就生成了 800 个高质量测量数据——过去，如此庞大的数据集需要数年时间才能生成和发布。这一集成流程结合了 Diamond 公司 XChem 片段筛选中心的自动化化学分析、稳健的结合测量和高通量晶体学技术，以及精心设计的数据发布流程和利用英国 Isambard-AI 计算集群进行的 AI 模型训练。它为药物发现领域的变革性进展奠定了基础，未来计划分批次发布数据，以应对 COVID-19、疟疾、登革热、寨卡病毒和癌症等全球健康挑战，在这些领域，快速开发新疗法仍然至关重要。

哥伦比亚大学的穆罕默德·阿尔库拉伊希教授表示：“AlphaFold2 利用 PDB 中数十年来积累的蛋白质结构实验数据，彻底革新了蛋白质结构预测。目前尚不存在类似的蛋白质-药物复合物数据集，但 OpenBind 的目标是创建这样的数据集，并在此过程中开发出用于模拟药物与蛋白质相互作用的新一代计算工具。”

初始数据集也反映了该项目早期实验阶段积累的宝贵经验。标准化的工作流程、完善的元数据管理以及高度自动化已被证明对确保人工智能所需的一致性和可复现性至关重要，同时也凸显了进一步简化数据处理和提高发布频率的机会。

牛津大学的弗格斯·伊姆里博士表示：“高质量的实验数据对于开发新型和改进型人工智能模型至关重要，而此次首次数据发布表明，OpenBind 已经具备了这一基础。我们正在利用人工智能来提升模型性能并指导未来的实验，从而加速科学发现。这些早期实验周期中的经验教训已经帮助我们提高了流程的速度、一致性和可复现性，这对于 OpenBind 的发展至关重要。”

钻石光源首席光束线科学家弗兰克·冯·德尔夫特教授表示：“如果没有联盟成员和运营团队的贡献，我们不可能取得如此迅速的进展。他们的专业知识和奉献精神使我们能够达到这一雄心勃勃的里程碑。现在，我们将把这一基础阶段的经验教训应用到长期运营中，从而将人工智能数据的大规模生产与活跃的探索项目联系起来。”

在此基础上，OpenBind 将扩展至涵盖更多靶点、更大的化合物系列和更深入的数据集，同时还将举办社区盲测挑战赛，以验证人工智能模型对新生成的实验数据的适用性。最终，OpenBind 的目标是创建一个全球开放的数据引擎，以支持更快、更精准、更公平地开发治疗方法。

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