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新 AI 模型筛选分子表现超越人类，大幅缩短临床前时间
出自识林
新 AI 模型筛选分子表现超越人类，大幅缩短临床前时间
2025-11-21
AI制药初创公司Terray Therapeutics近日宣布其开发的AI分子筛选模型在选择合成分子方面优于公司内部专家化学家团队。
Terray总部位于美国加利福尼亚州帕萨迪纳市，近日通过预印本（preprint）文章和公司博客公开了相关细节。Terray首席执行官Jacob Berlin接受Endpoints独家采访表示，这是公司AI平台 EMMI（experimentation meets machine intelligence，“实验遇上机器智能”）的首次亮相。
在众多同类公司的AI模型还在致力于不断生成更多分子时，EMMI专注于筛选合适候选分子进入开发和临床流程，其实用性更加凸显，毕竟获得更多分子不是目的，选中当前最佳分子才是。
Terray 的AI驱动选择模型基于表观神经网络架构构建，该架构是一种有效管理不确定性的 AI模型，由谷歌DeepMind团队于2021年首次提出。在一项回顾性实验中，Terray采用三种方法从约 50,000 种化合物中寻找针对表皮生长因子受体（EGFR）这一热门药物靶点的最有效结合物。第一种方法主要依赖人类化学家在多达30轮实验室测试中选择要合成的分子；第二种方法是Terray之前的常规方法，利用算法对不同化学结构进行聚类，确保筛选出一篮子多样化的分子；第三种方法是其最新选择模型。结果显示，Terray 的选择模型优于其他两种方法。
Berlin表示，该模型在实现目标方面比其他方法快约三分之二且成本更低。通常，实验室合成和测试分子的一个周期需要一到两周时间。选择模型比其他方法快约20个周期，这意味着在药物研发项目中可节省六个月到一年的时间。Berlin指出，制药行业的关键在于实际进入临床的分子，通过节省 50% 以上的合成和测试时间，可获得更优的结果。
Terray计划开源该选择模型。Berlin预期未来几年内几乎所有创新药企都将运行该模型的某种变体，而Terray只是率先迈出这一步。感兴趣的识林读者也可关注并试用。
Terray还将更新更多AI模型，其中特别提到TerraBind模型，该模型用于预测结合效力，于 2023 年首次开发，但此前未公开讨论。Berlin表示，TerraBind比麻省理工学院团队开发的流行的开源效力预测Boltz-2模型更快且成本更低。公司将在2026年发布 TerraBind 的下一个迭代版本。
除了开发AI工具，Terray也在亲身实践，其主要资产是一种用于多发性硬化症的脑渗透性抑制剂，即将选定开发候选药物，预计将于2026年底或2027年进入临床阶段。Berlin认为AI正逐渐从发研究论文转向实验室中的实际成果，最终目标必然是药物分子获批上市并改善人类健康。
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