生物分子相互作用的准确建模是生物学和治疗发现中的关键瓶颈。我们在此介绍开源药物发现引擎（OpenDDE），这是一个全原子生物分子基础模型，利用共同折叠作为可扩展AI驱动药物发现引擎的切入点。
OpenDDE并不是将结构预测视为孤立的终点，而是设计为一个共享的结构推理层，用于建模生物分子复合物中的序列-结构-功能关系，能够实现当今复杂的结构预测，同时为全新设计、亲和力估计、结构条件优化等提供基础。
OpenDDE整合了全原子架构、原子潜在推理、推理优化和大规模数据处理的最新进展，在一个可重复和公开访问的框架内实现了IsoDDE级别的共同折叠精度。我们还识别出共同折叠模型的两个扩展规律，揭示了通过数据、模型、推理和训练扩展来持续改进的实际途径。
通过发布训练代码、推理管道、检查点和基准，OpenDDE旨在民主化前沿生物分子智能的获取，加速全球合作，并为下一代药物发现系统奠定开放基础，这些系统可以从预测分子结构转向设计、评分和优化治疗候选药物，以改善人类健康。
博主点评： OpenDDE的推出标志着药物发现领域的重大进步。其开源特性不仅促进了全球科学家的合作，也为药物设计提供了强大的工具。这种模型的灵活性和准确性将大幅提升新药研发的效率和成功率，值得关注。