多模态AI破局药物研发,上海大赛见证计算生物学新突破
作者：微信文章团队名称：天狮问道
名次：二等奖
主要成员：孙畅（队长）、张鑫、殷祺凯、尚天泽
在近日举行的“上海国际计算生物学创新大赛”中，来自天津师范大学、南开大学组建的“天狮问道”团队凭借其创新的多模态分子表征方法助力AI辅助药物研发，荣获大赛二等奖。该团队通过融合多维分子表示，有效突破了传统模型在处理三维结构数据时的技术瓶颈，显著提升了靶点预测的精度。
当前，大多数药物靶点预测模型仍依赖单一维度的分子信息，难以全面捕捉分子结构与功能之间的复杂关系。而“天狮问道”所构建的多模态体系，为模型提供了更全面的分子表示路径，也为精准药物研发带来了新的技术可能。
多模态融合打开分子“全息视角”
“结构决定性质，性质决定功能”是药物研发的经典法则。然而，面对海量的分子结构，如何精准捕捉其结构-功能关系，一直是技术上的核心挑战。
为弥补单一模态的信息局限，团队构建了一套融合多维度信息的分子表征体系，以提升预测算法的准确性。针对药物分子，团队分别引入SMILES描述其一维结构，强调其原子组成；键线式勾勒二维结构，强调其原子团与子结构信息；点描述三维空间构型，强调原子间的距离与连接关系。对于靶标蛋白，则使用其氨基酸序列作为其一维结构，以强调其氨基酸的组成与顺序；引入点云作为其三维结构，用于强调氨基酸残基间的相对位置关系。
团队强调，多模态融合并非简单的数据堆叠。“在实际应用中，如何选择模态、如何进行有效融合，都是必须精心设计的环节。”这种从“单视角”到“全息阅读”的跨越，正是其模型实现精度跃升的关键所在。
从算法到药物的转化之路
在研发过程中，团队一度面临模型精度难以进一步提升的困境。“现有的方法难以处理三维的分子结构，很难面向小分子或者蛋白质的结构进行有针对性的处理。”为破解这一难题，团队主动寻求数学与生物学领域的协作，从分子动力学中汲取灵感，重新设计了新的算法模型。
“我们深入理解了分子的特性和点云数据的特征，并据此重新设计了算法模型，从而实现了突破。”团队表示，这一过程也让他们深刻认识到了学科交叉的重要性。
算法的价值，最终需通过实验验证。基于模型高分筛选出的两对药物‑靶点组合，团队开展了湿实验验证。
“令人振奋的是，两个候选组合均取得了初步的阳性结果。这一发现可能为神经退行性疾病的治疗提供了新的可能路径疗法。”团队补充道，“这证明了我们方法具有实际应用价值，是能够真正融入药物研发流程的优秀算法。”
“问道”于计算生物学深处
“天狮问道”这一队名，蕴藏着团队的科研理想：“天狮”取自团队主力母校天津师范大学，“问道”则代表对计算生物学这一前沿学科本质规律的持续探索。团队主力虽为AI背景，却格外重视与生物、化学、数学等学科的深度协作。
在他们看来，此次能在118支参赛队伍中脱颖而出，不仅源于扎实的技术能力，更离不开“敢做比能做更重要”的探索信念。
目前，团队正聚焦于分子结合过程中的柔性对接问题，并尝试进一步的提升模型的性能。而对于已发现的候选药物，他们也将开展深入的临床前研究，探讨其应用价值。
他们也期待，未来能有更多类似大赛的平台，持续推动“以赛促学、以赛促研”的良性循环，激发更多人对计算生物学的兴趣，推动行业形成良性竞争、互助成长的氛围，助力中国在该领域实现更多从0到1的突破。
为抢占生物医药未来新赛道，打造“AI+生物医药”的全球样板，上海市科委自2023年起举办“上海国际计算生物学创新大赛”。今年大赛以上海科学家原创发现的HCAR-1新靶点为赛题，向全球发出“上海邀请”，致力于共同构筑“靶标发现—技术验证—成果转化”的全新链条。本届赛事吸引了来自全国23个省（含澳门）及美、英、加等国家的340名选手，组成118支团队，累计筛选分子6944个。
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