文章核心观点 - AI药物研发正从“单点突破”迈向“通用智能”，ODesign作为国际首个通用分子设计世界模型，实现了多类型生物配体的一键式可控设计，标志着关键跨越 [2][4][7] - 该模型解决了当前AI分子设计领域的“模态孤岛”问题，能够统一处理蛋白质、核酸、小分子及金属离子等多种分子形态，将设计效率提升近50倍 [8][12][20] - ODesign的核心创新在于让AI从结构“预测”迈向“创造”，能够根据任意靶标生成任意结合配体，开启了AI驱动的分子创制新纪元 [13][15][32] 技术突破与创新 - ODesign采用全新的结构生成架构，由五个核心模块协同驱动：多层级表征、多尺度条件模块、分子间相互作用模块、三维重建解码器和分子序列生成模块 [16][17][18][19] - 模型通过跨模态共享的生成语言，将不同分子形态统一映射到通用分子生成空间，基于原子间相互作用进行“协同构建”，实现原子精度的分子结构生成 [20][22] - 在刚性与柔性构象下均可精准控制分子交互，实现可编程的生物设计 [22] 性能表现与验证 - 在蛋白、核酸和小分子三大模态的11项分子设计任务中进行系统测试，结果显示全面领先 [23][24] - 蛋白质设计：在MotifBench基准测试上取得比RFDiffusion和RFDiffusion-AA更高的设计成功率，在AME数据集上基于骨架的设计相比RFDiffusion-AA和RFDiffusion2有显著优势 [24][26] - 核酸设计：在60nt的RNA和DNA单体设计任务中实现约60%和20%的RMSD成功率，显著优于基准模型RNAFrameFlow [26][28] - 小分子设计：在6个蛋白靶标上相对主流RFDiffusion-AA提升约4倍的成功率，能针对复杂GPCR受体口袋设计出优质结合模式的小分子 [29][31] 行业影响与应用前景 - 模型设计效率较同类模型提升近50倍，将完整计算设计周期从数天压缩至数小时，意味着药物研发生产力的重塑 [12] - 已推出在线试用系统并向科研机构和产业用户开放，支持各形态分子生成、结构可视化与分析等核心功能，帮助研究人员快速获得高质量分子候选 [32][34] - 通用式生物分子设计是AI赋能药物研发领域的下一个“圣杯”，有望解决约85–90%人类蛋白被视为“不可成药”靶点的系统性瓶颈 [2][8]