觅深知源发布生物分子基础模型Mol-1并开源权重

中国AI制药企业觅深知源（Molence Bio）11月3日发布首个生物分子基础模型Mol-1，并开放源代码与模型权重。研究者可通过在线平台使用，也可下载代码与权重在本地运行。

在FoldBench-AB抗体–抗原结构预测评测中，Mol-1预测成功率为75.0%，与Isomorphic Labs的IsoDDE技术报告公布的75.6%相当；加入表位约束后，Mol-1-constraint成功率升至88.3%。在蛋白质–小分子复合物预测的RNP评测中，Mol-1在全部8个相似度分组均领先对照模型；分子胶高同源性子集成功率达74.6%。

大型复合物建模方面，其Agent在评估的10个案例中有9个结构准确度优于Anthropic此前报告的结果，其中8个TM-score达到0.9以上，最大成功预测体系含约6万个氨基酸残基、120条蛋白质链，TM-score为0.997。据公司介绍，该任务仅使用单张NVIDIA H20 GPU，而Anthropic报告需8张H100乃至8张B300。

抗体从头设计方面，基于Mol-1早期版本的内部平台在包括4个GPCR在内的17个靶点上均获得结合候选，靶点维度成功率100%（17/17）；针对BCMA的30个从头设计纳米抗体中有12个获得结合，最优候选亲和力KD为43pM。