两场蛋白质大赛折射AI前沿竞争

　　■本报记者 张懿

　　AI竞争的前沿，正在向科研领域快速延伸。在AI4S（科学智能）有望率先突破的新药研发领域，两场大规模AI蛋白质设计比赛，正在太平洋两岸同步推进。未来几个月，大批由AI设计的新蛋白将走进实验室，接受真实检验，其中很可能诞生未来重磅新药候选分子。

　　这些成本不菲的实验不仅关乎赛事排名，按照“AI设计分子、实验验证功能、数据反馈模型”的AI进化论，两场赛事正尝试推动一套可持续迭代的研发流程，有望成为科研范式转变的标志性实践。

　　中国这一侧，由上海牵头组织开展的“长江杯”大赛报名尚未结束，参赛团队已突破1200支，远超预期。围绕赛事，国内高校、科研机构和企业正在加快集结，为中国AI4S探路。

　　3天敲定框架

　　千余团队响应

　　上月，美国AI巨头Anthropic与瑞士蛋白质工程公司Adaptyv宣布联合举办大型蛋白质设计挑战赛。参赛团队利用AI工具设计出新蛋白质后，将免费得到5000个严谨的生物学实验（湿实验）机会，以检验其设计是否有成药价值。不过，赛事并不对中国开放。

　　消息很快在国内科学圈引起关注。一周后，“长江杯”AI蛋白质设计挑战赛在上海启动，同样承诺免费提供不少于5000个湿实验机会，并面向全球研究团队开放。

　　如此规模的赛事，仅用3天就敲定了框架。组委会秘书钟博子韬告诉记者，办赛的想法上半年已有酝酿，Anthropic赛事的推出，让“长江杯”骤然提速。得知消息后，高校院所和企业可谓“一呼百应”，有钱出钱、有力出力，纷纷表示愿意支持。“大家都觉得这件事值得做。”钟博子韬说。

　　很快，上海交通大学、上海人工智能实验室、临港实验室、昌平实验室、香港大学、香港中文大学、浙江大学、上海科学智能研究院，以及上海国投旗下科创孵化平台“未来启点社区”确定为共同主办方，多所高校相关院系，以及算力和科研服务企业参与协办。

　　钟博子韬介绍，此前国内外同类比赛，湿实验规模通常为数百个，而这两场赛事将验证规模提升了1个数量级。目前行业内每条蛋白质的合成与检验，报价在数千元以上。要将5000个设计送进实验室，再叠加各种办赛和配套支出，总投入十分可观。

　　办赛力量迅速集结，参赛者也是接踵而来。1200多支报名团队中不乏海外高水平团队，有的来自诺奖得主实验室。

　　免费验证价值

　　回应行业诉求

　　两场备受关注的赛事，究竟要比什么？

　　据了解，双方赛制十分接近，均计划围绕5个健康相关靶点出题，让参赛者利用AI工具，有针对性地设计出能与这些靶点结合、实现预期功能的新蛋白质，为后续药物研究寻找潜力分子。

　　收到参赛者提交的蛋白质序列（相当于设计图）之后，主办方将按规则遴选出不少于5000个候选设计，提交给第三方研发和实验服务机构（CRO），由他们“按图索骥”制备出蛋白质分子，并检测其成药潜力。

　　把大量湿实验作为赛事支撑，是两场赛事的共同选择，也是对行业普遍诉求的回应。一支上海参赛团队坦言，大赛提供的免费湿实验机会是其最看重的价值之一，能帮助他们更清楚地认识AI模型在药物设计中的边界和潜力。

　　钟博子韬透露，“长江杯”参赛者风格各异，有的擅长借助通用大模型开展设计，有的专于自研模型，有的深耕传统制药，但也希望趁着AI大潮将自身行业经验与AI工具对接……无论是哪一类团队，都期待自己的设计能通过初选，走到湿实验阶段。此前，受湿实验成本较高、服务有待完善、行业内数据共享不足等影响，这些团队普遍面临数据匮乏的挑战。

　　按计划，所有实验数据将向全球研究者公开。这意味着，这两场AI蛋白质设计大赛的考题，包括“阅卷分析”，将为新一轮研发提供线索和“教材”。

　　设计进步飞快

　　数据成为瓶颈

　　表面看，“长江杯”颇有与大洋彼岸针锋相对的意味，但投入大量资源绝不只是为了争口气。双方不约而同在此时办赛，背后是一场席卷全球的变革。

　　“AI蛋白质设计正处于行业拐点。”大赛主办方之一、上海未来启点社区负责人朱晓雯表示，过去几年，以阿尔法折叠为代表的AI技术显著推进了蛋白质结构预测。如今，生成式AI更进一步，可以跳过分子结构预测，直接依据功能去设计自然界中不存在的蛋白质。

　　这种“按需设计”，正是两场蛋白质大赛探索的核心方向。朱晓雯认为，随着这条路径逐步打通，新药研发周期和成本有望显著下降，人类探索生命科学的边界也将进一步拓宽。

　　作为“长江杯”重要发起人之一，上海交大教授洪亮是国内AI蛋白质设计领域的重要学者，他创办的天鹜科技在AI预测蛋白质功能方面位居世界前列。洪亮告诉记者，过去一年，AI设计蛋白质的水平快速提升，部分模型甚至超越了阿尔法折叠的能力边界。如果说传统模式药物研发，在寻找目标分子时就像大海捞针，那么新一代模型有可能变成“池里捞针”，但前提是模型必须持续进化。

　　与编程和数学研究不同，AI介入生命科学、设计蛋白质，涉及真实的物理世界，需要通过实验来检验其价值。洪亮认为，实验既是当前AI4S发展的动力，也是主要瓶颈。

　　目前，在蛋白质设计领域，实验验证跟不上AI设计能力的进步，已有实验结果也未被充分利用。尤其是那些没能达到预期的设计，其绝对数量和占比都很高，但无法像成功案例那样被写入论文、广为传播。这些被尘封的数据，其实也能有效帮助模型认识哪些设计行不通，进而校准预测精度，改进下一轮设计。

　　正是看到这一痛点，两场蛋白质比赛都承诺公开所有实验数据，包括未达到预期的结果。据钛资本生物制造领域负责人方昕分析，如此安排，意味着双方都将此次办赛视为AI4S时代新型科研基础设施的一次探索，在现有基础上进一步构建规模化、自动化、标准化的湿实验平台。

　　换言之，两场赛事不仅是设计方案的较量，更隐隐透出AI4S主导权竞争的意味。未来的领先者，除了有更好的模型，还要将能力延伸到制造、实验、数据等环节，形成科研和产业闭环。

　　赛事孵化创新

　　探索中国路径

　　在朱晓雯看来，此次AI蛋白质设计大赛不仅是一场全球顶尖科技赛事，更是计算科学与生命科学融合的深度实践。随着科研、产业力量围绕大赛迅速集结，也可借机观察中国AI4S的优势与路径。

　　洪亮透露，美国头部AI公司拥有通用模型、算力和资金等优势，正在把全新范式带入科研。目前，OpenAI的注意力似乎在数学，10月初它一口气公布了700多篇AI生成的研究手稿，震动了全球数学界。相较之下，Anthropic似乎更侧重生命科学，此次赛事也是它在该领域争夺影响力的平台。

　　对中国而言，优势主要体现在专业的实验服务能力，以及从研发到生产、应用的产业配套。洪亮认为，基于中国完整的产业基础和供应链体系，这些优势在短期内很难被其他国家复制，可以支撑AI蛋白质设计的变革。

　　事实上，随着AI蛋白质模型快速发展，全球对相关湿实验的需求正在增长，国内一批CRO企业迎来了新机遇，部分上市公司下半年以来股价大涨，反映出资本市场对该赛道的期待。“长江杯”以及即将实现的数千个实验，也为国内充分调动这一产业集群、探索上下游联动提供了机会。据透露，国内大部分头部CRO公司都愿意为赛事提供免费湿实验服务，组委会初步计划按不同靶点，把实验任务交给各家企业。

　　当然，中国也正在全力锻造AI4S模型能力。大赛期间，主办方将提供多个国产AI模型和配套算力。钟博子韬表示，参赛者可选择主办方提供的模型，也可沿用自己的工具和算力。

　　赛事不仅汇集各方力量，也推动他们交叉合作。在朱晓雯看来，在前沿领域办赛是一种新型孵化机制，将科研、产业、基础设施包括资本连接起来，培育一片充满活力的土壤，让创新不断涌现。