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Molecular Heart 完成逾億美元融資，深耕 AI 蛋白質研究
💡AI 蛋白質研究獲逾億美元融資，生物科技 AI 革命的關鍵參與者。
⚡ 30-Second TL;DR
有什麼變化
獲得逾億美元新一輪融資
為什麼重要
此筆重大資金注入標誌著 AI 驅動的藥物研發與生物工程市場正趨於成熟，將加速新型療法的開發。
下一步行動
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誰應關注：Founders & Product Leaders
關鍵要點
- •獲得逾億美元新一輪融資
- •專注於 AI 驅動的蛋白質產業基礎設施
- •由世界級科學家許錦波領軍
🧠 深度解析
背景與延伸：來自公開資料，非原文內容。引用 9 個來源。
🔑 增強重點摘要
- •分子之心開發的RaptorX-Single算法能夠不依賴多序列比對（MSA），僅從單一序列預測蛋白質結構，並在某些方面超越DeepMind的AlphaFold2等方法，同時模型參數更為輕量化。
- •該公司致力於在中國建立世界一流的計算生物學學科，並推動AI驅動的科技成果實現產業級轉化，旨在為全球AI蛋白質產業提供基礎設施。
- •分子之心已推出MoleculeOS平台，並在蛋白質側鏈、抗體-抗原複合物結構預測等AI蛋白質設計領域取得了顯著進展。
🛠️ 技術深入
- 許錦波於2016年開發的RaptorX-Contact方法，首次證明深度學習可大幅提升蛋白質結構預測精度，其基本原理是透過深度卷積殘差網絡（ResNet）對蛋白質序列進行卷積變換，並預測氨基酸之間的相互作用關係，進而重構三維結構。
- RaptorX-Contact將蛋白質中所有氨基酸殘基對的相互作用視為「圖像地圖」處理，將結構預測問題轉化為圖像處理中的圖像語義分割問題。
- 2017年至2019年間，許錦波團隊成功實現從接觸矩陣預測到距離矩陣預測的飛躍，進一步提升了蛋白質結構預測的準確度。
- 分子之心的RaptorX-Single算法代表了蛋白質結構預測的「三級進化」，從最初依賴AI、共進化信息和序列譜，發展到僅使用AI和序列譜，最終實現純AI方法，不需同源序列和共進化信息即可預測結構。
- RaptorX-Single的模型參數不到Meta ESMFold方法的三分之一，顯示其輕量化優勢。
- MoleculeOS平台涵蓋了蛋白質側鏈和抗體-抗原複合物結構預測等功能，展現了AI在蛋白質優化與設計方面的應用。
🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources
AI驅動的蛋白質設計將大幅加速新藥研發與疾病治療進程。
分子之心專注於蛋白質優化與設計，結合AI在預測和創造新型蛋白質方面的能力，將顯著縮短藥物靶點發現、候選藥物篩選及優化的時間，從而加速創新療法的上市。
AI生物學的「第二次範式革命」將從蛋白質結構預測轉向主動設計與工程化自然界不存在的蛋白質。
許錦波及其團隊的願景是超越單純的結構預測，透過AI設計具有特定功能的新型蛋白質，例如優化抗體或創造用於藥物或其他目的的非天然蛋白，這代表著從理解生命到創造生命的轉變。
分子之心建立的AI蛋白質產業基礎設施將降低生物科技創新的門檻，促進跨領域融合。
透過提供頂級AI能力和平台，分子之心旨在讓更多人工智能、生物和製藥領域的人才及機構能夠利用先進工具進行蛋白質研究，加速科研成果的產業化轉化。
⏳ 時間線
2001
許錦波開始接觸計算生物學，專注於蛋白質折疊研究。
2016
許錦波開發RaptorX-Contact方法，首次證明深度學習在蛋白質結構預測中的可行性。
2022-01
許錦波在北京創立北京分子之心科技有限公司。
2022-04
分子之心完成數千萬美元天使輪融資，由紅杉中國領投。
2022-08
分子之心發布RaptorX-Single算法，實現不依賴多序列比對的單序列蛋白質結構預測。
2023-03
分子之心創始人許錦波分享MoleculeOS平台在AI蛋白質設計方面的最新進展。
📎 來源 (9)
Factual claims are grounded in the sources below. Forward-looking analysis is AI-generated interpretation.
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