分子之心 MMDesign 深度：19 项目 94.7% 成功率与 GPCR 全命中

一句话结论：分子之心在 10 月底公开的 MMDesign 技术报告里给出 19 个从头设计项目的湿实验结果，18 个拿到实验确认的结合分子，项目成功率 94.7%，每个项目平均只测了 21 个候选，这套少量实验验证的分子发现工作流已经跨过了单靶点演示阶段。

这份报告覆盖 18 个不同靶点、纳米抗体（VHH）与大环肽两类分子模态，共 19 个设计项目。完整报告以《MMDesign: Robust De Novo Binder Discovery Across Diverse Targets and Modalities》为题发布在 Zenodo 上，版本 v1，DOI 为 10.5281/zenodo.23321531，官方公众号与人民网在 10 月 28 日前后做了集中报道。

与传统抗体发现依赖动物免疫和大规模文库筛选、需要在数百万乃至数十亿候选中反复摸索不同，AI 从头设计的路径是研究人员先指定靶点与结合表位，由模型直接生成全新的分子序列。真正难的是第二步，计算空间里生成出来的海量序列中，哪几十个值得送进实验室。

两把尺子：94.7% 与 30.7% 分别在量什么

报告里最容易被混用的两个数字，口径完全不同。94.7% 衡量的是一个设计项目能不能至少找到一个经实验确认的结合分子，19 个项目里成功了 18 个。30.7% 衡量的是受测候选中真正命中的比例，453 个候选分子里有 139 个确认结合。

两个数字放在一起才构成这套方法真正的价值主张。计算端一次性生成数万个候选，再经结构可靠性、序列天然性和基于统计物理的多层评估，把每个项目进入实验的候选集合压缩到 9 到 50 个，中位数 21 个。计算端负责做海选，实验端只负责复试。

另一个细节值得留意：15 个项目至少拿到两个结合分子，占全部项目近八成。这意味着研发团队不只找到了能结合的分子，还留下了在同一靶点上横向比较与继续优化的空间。对药企来说，可选项的数量直接关系到后面亲和力优化的空间。

六个 GPCR 靶点全部命中

GPCR 是制药业最重要的药物靶点家族之一，同时也是抗体从头设计公认的难点。它是膜蛋白，构象多变，暴露在细胞外可供抗体结合的区域十分有限，整个行业在这里长期只能靠运气。

报告针对 CCR7、CCR8、EP2、GPR68、NK3R、A2AR 六个 GPCR 靶点开展从头设计，全部取得实验确认的结合分子。在报告所用的 BLI 检测条件下，各靶点候选命中率从 12.1% 到 100% 不等，六个靶点的最优结合分子亲和力均达到纳摩尔级。

NK3R 的 30 个候选全部确认结合，GPR68 的 11 个候选中 10 个命中，两者合计 41 个候选拿到 40 个命中。GPR68 的最优结合亲和力 KD 低至 12.1 纳摩尔，是这批靶点中数值最小的一个。

更能说明问题的是另一组测试。研究人员从 Thera-SAbDab 数据库 PL132 版本里挑出检索不到已编目治疗性抗体先例的五个 GPCR 靶点，即 NK3R、GPR68、CCR7、EP2、A2AR，在 89 个受测设计里交付了 53 个结合分子，候选命中率 59.6%。没有参考答案的情况下还能做到这个水平，才算把从头设计变成了可重复的能力，而不是对已有分子做局部改造。

跨轮次重设计：同一靶点再来一轮会怎样

一次命中说明不了平台能力，能不能在同一个研发问题上继续优化才说明可复用性。报告对 6 个此前已获得命中分子的靶点重新做了一轮设计，其中 5 个靶点在命中率、最佳亲和力或两者上取得提升。

PDGFR 的变化最典型，命中率从 4.0% 提升到 21.1%，最佳 KD 从 150 纳摩尔优化到 37 纳摩尔。InsulinR 的受测候选数从 25 个减少到 10 个，减少 60%，命中率持平但最佳亲和力仍有改善。IL-20 是唯一的例外，新一轮没有提升，报告保留的是上一轮的结果。

这类逐轮迭代数据对药企的实际意义在于，早期发现不再是可重复的单次交付，计算设计可以围绕同一个既定靶点连续跑，每一轮都往候选池里加更优的分子。

跨模态：大环肽这条更难的路径

工作流不止在纳米抗体上跑通。报告把同一套流程拓展到构象受环状骨架约束的大环肽，两项实验全部取得结合分子。

需要客观看待的是绝对数值。大环肽的最佳 KD 落在微摩尔量级，比纳米抗体的纳摩尔量级差了两到三个数量级。命中率 76.2% 与 39.3% 也明显低于纳米抗体一侧的 94.7% 项目成功率。这条路线能跑通，含义是工作流具备跨模态的通用性，而不是说它已经和成熟抗体方案站在同一水平。

底层结构模型 MMFold：FoldBench 上的位置

MMDesign 的候选优选依赖分子之心自研的全原子结构预测模型 MMFold，它决定了计算端能不能在庞大的序列空间里锁定住真正值得实验的候选。报告在 FoldBench 抗体与抗原复合物结构预测基准上给出了它的位置。

在全部 172 个抗体与抗原界面的评测中，MMFold 的 Top-1 高质量预测成功率为 39.0%，约为 AlphaFold 3 对照结果 19.8% 的两倍；Top-1 整体成功率为 70.9%，Top-5 整体成功率提升到 76.7%，其中高质量预测成功率为 44.2%。

在与 OpenDDE、Protenix-v2 公开结果对应的 160 个共同界面评测子集上，MMFold 的 Top-1 高质量成功率为 39.4%，高于 OpenDDE 报告的 33.0% 与 Protenix-v2 报告的 28.2%；Top-5 高质量成功率进一步达到 45.0%，整体成功率 78.8%。

结构预测在从头设计里承担的角色不是打榜。分子能不能被筛出来，取决于计算端对序列与结构的判断准不准，预测精度直接决定送去实验的候选里有多少是废品。

从能结合到可开发，以及序列新颖性

分子发现里，能结合只是第一步。能否稳定表达、是否容易聚集、会不会误结合无关蛋白，这些指标决定了命中分子能不能走完后面的开发流程。报告称许多 MMDesign 设计的 VHH-Fc 候选在 CHO 细胞中能稳定表达，纯化后能保持单体状态，聚集迹象较少，在针对胰岛素和双链 DNA 的替代性检测中呈现较低的非特异性反应。

序列新颖性是另一条线。MMDesign 的生成过程不依赖从抗体序列库里检索已知结合分子作为改造起点，而是基于全原子结构预测模型优化序列与结构。与 PDB、OAS 及 SAbDab 等数据库的比较显示，多个靶点的设计分子在抗原识别区域与已知抗体存在显著差异，部分分子的关键结合环区 CDR3 呈现出新颖构象。对制药企业来说，这关系到能否绕开已有专利布局。

整套系统的分工在报告里也交代清楚，NewOrigin 提供底层大模型，MMDesign 承担从头生成与候选优选，MMFold 专注结构预测，QuantaMind 做动态模拟，MoleculeOS 把这些模型工具与研发任务组织成生成、计算、实验、迭代的闭环。分子之心创始人许锦波把这次扩展评估的意义概括为，把一次性的设计成功转化为可重复、可扩展的研发能力。

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常见问题

94.7% 的项目成功率意味着什么水平

它衡量的是 19 个设计项目里有 18 个拿到了至少一个经实验确认的结合分子，覆盖 18 个不同靶点与两类分子模态。这个数字是项目口径，与候选口径的 30.7% 命中率不能混用。

这套方法与传统动物免疫相比优势在哪

核心差别在实验通量与前置计算量。传统路径要在数百万到数十亿候选里摸索，头头设计把计算空间生成、多层评估与实验验证串成一条链，每个项目只测 9 到 50 个候选，实验资源可以集中押在高潜力分子上。

MMDesign 现在能用什么

分子之心表示 MMDesign 已可面向制药和生物技术伙伴开展合作，MMFold 作为 MoleculeOS 的功能提供。完整技术报告在 Zenodo 上公开，可通过 DOI 10.5281/zenodo.23321531 获取。

小结

MMDesign 这次更新的分量，不在于又设计出了几个分子，而在于它把从头设计从个别靶点的亮眼示范推成了跨靶点、跨模态、跨轮次的可重复工作流。19 个项目 18 个成功、每项目只测 21 个候选、六个 GPCR 全部命中、五靶点在无治疗性抗体先例条件下拿到 59.6% 命中率，这些数字拼在一起，指向的是分子发现工作方式的一次实质迁移。

需要保留的判断同样清楚。大环肽一侧的亲和力还停在微摩尔量级，可开发性目前只是初步评估结果，序列新颖性的价值也尚未在专利层面兑现。这份报告证明的是路线走得通，不是终点已经到达。