国内AI蛋白质设计平台分子之心自主研发的反应性原子建模平台研究成果，近日在国际知名学术期刊《Science Advances》刊发。该成果实现反应性分子动力学模拟技术的跨越，为分子设计提供基于化学与物理底层原理的解决方案，也标志着AI驱动的分子生物研发，从静态结构预测迈入动态机理解析的新阶段，为人工智能赋能生命科学、新材料开辟了新路径。

　　据介绍，蛋白质、酶等生物大分子是生命活动的物质基础，人工智能已经可以精准预测蛋白质的空间结构，解答分子“长什么样”的科学问题。但分子真正发挥功能，依靠的是原子层面瞬息万变的动态化学反应，例如酶催化过程中质子如何转移、化学键如何断裂生成、药物分子和靶点结合之后结构如何改变。这些发生在原子尺度、纳秒级时间维度的微观过程，才是决定分子实际功能的核心密码，也是计算化学领域亟待攻克的难题。

　　反应性分子动力学模拟就是通过追踪原子运动轨迹，复现化学键断裂、生成等化学反应全过程，以此读懂分子的工作机理。但这项技术长期受困于精度、速度、体系规模等问题，针对这一瓶颈，分子之心科研团队创新优化数据工程与模型架构，打造出QuantaMind反应性机器学习力场框架，实现高精度、大体系、长时程模拟三者协同兼顾。

　　论文验证阶段，该平台完成24001原子水体系、17792原子酶催化体系模拟，实现最长20纳秒稳定模拟。经过迭代扩展，平台已可支撑在单张GPU上十万原子级体系、百纳秒尺度的模拟推演。分子之心的一系列实验验证结果显示，平台能够在大规模生物体系长时间模拟中，稳定还原和生命活动紧密相关的各类化学反应过程。

　　在一项抗体研发项目中，科研团队依靠平台开展前置机理分析筛选，得到的候选抗体关键解离性能指标达到预期效果，省去多轮重复性湿实验，大幅压缩研发周期。在酶工程领域，平台能够还原酶完整催化机理，精准定位关键突变位点，减少实验试错范围，有效降低酶改造的时间与经济成本，为塑料降解酶、工业催化酶等创新开发提供有力工具。

　　业内专家表示，过去分子研发更多依靠大量实验试错，QuantaMind平台让复杂生物化学反应实现可计算、可推演，把微观机理解析前置到研发设计环节，将有力赋能创新药物开发、绿色生物制造、环境生物酶开发等关键赛道。

　　据了解，目前分子之心已经搭建起包含蛋白质生成、结构预测、从头分子设计、动态反应模拟在内的完整技术矩阵，形成技术闭环，具备从设计分子结构到模拟分子反应机理的全流程能力。

　　分子之心创始人许锦波表示，过去人工智能解决了识别分子结构的问题，如今QuantaMind平台进一步探索解答分子如何运动、如何发生反应的科学命题，助力构建可信、高效的AI驱动分子研发新范式。（记者 李志勇）