近日，临床阶段 AI 驱动的新药研发科技公司德睿智药（MindRank）正式发布生命科学基座模型体系 Intera (Intelligence Era），并公布 InteraFold 系列首个模型 InteraFold-Chem 技术报告。
Intera 定位于面向疾病理解、机制解析、药物设计与患者研究的生命科学基座模型体系。本次发布的 InteraFold-Chem 主要聚焦蛋白质与小分子的结合构象预测，在药物研发中，这类结构信息可为研究人员分析分子作用方式、提出分子改造方案提供参考。
在公司披露的技术报告所述的评测中，InteraFold-Chem 的结合构象预测成功率为 54.4%，高于本次纳入的 Protenix-v2、Chai-1 和 Boltz-2 对照模型 [1]。
1.评测中取得三项核心指标最优结果，超越行业头部模型
在技术报告所述筛选规则下形成的 445 个测试样本上，InteraFold-Chem 的结合构象预测成功率为 54.4%，较本次对照模型中成功率最高的 Protenix-v2（48.5%）提高 5.9%。该指标按配体 RMSD 的 2Å 阈值统计预测构象接近实验参考结构的样本比例。
InteraFold-Chem 的配体 RMSD（均方根偏差）中位数为 1.426Å，复合物 lDDT（局部距离差异测试）评分为 0.924，分别反映配体预测偏差与复合物局部结构一致性。在本次评测设置和参评模型范围内，InteraFold-Chem 取得上述三项指标的最优结果，比较结论以本次评测设置和参评模型范围为限。
InteraFold-Chem 与参评模型的三项指标对比
▲ 图 1：InteraFold-Chem、InteraFold-Chem-RL、Protenix-v2、Chai-1 与 Boltz-2 的评测结果
2.让结构模型“读懂化学”，理解小分子与靶点的结合方式
候选分子以什么姿态与靶点结合，是药物设计中的关键问题。InteraFold-Chem 将原子级化学信息融入全原子结构预测框架，围绕“小分子可能在靶点的什么位置、以何种方式结合”开展建模，为分析构效关系与提出分子改造方案提供结构依据。
这些预测可用于分析分子与结合口袋的空间关系，帮助研发人员提出可供合成与实验检验的设计假设。
在裂解性转糖苷酶与抑制剂复合物的回顾性案例中（PDB 编号：8GFD），InteraFold-Chem 预测的配体构象与实验参考结构之间的 RMSD 为 1.10Å，低于本次采用的 2Å 成功判定阈值，较好地还原了该案例中配体的结合位置与构象。
8GFD 复合物实验结构与各模型预测结构对比
▲ 图 2 上排从左至右为 8GFD 复合物晶体结构、InteraFold-Chem 及 InteraFold-Chem-RL 预测结构；下排为 Protenix-v2、Chai-1 及 Boltz-2 预测结构各面板独立展示，定量比较以蛋白质对齐后的配体 RMSD 为准。本图为回顾性案例展示 [1]。
3.面向疾病到患者的生命科学基座模型体系 Intera
根据公司介绍，Intera 名称取自“智能时代”（Intelligence Era），也呼应对分子相互作用（Interaction）的研究。该体系以疾病（Disease）、机制（Mechanism）、药物（Medicine）与患者（Patient）为研究框架，计划通过系列模型逐步拓展相关研究能力。
其中，InteraFold 用于研究靶点与不同药物模态的结合模式，本次发布的 InteraFold-Chem 聚焦小分子。规划中的 InteraDesign 面向分子生成与设计，InteraBio 面向生物学理解。
按照公司披露的发布计划，德睿智药将于 2026 年第四季度推出 InteraFold-Chem 在线服务，支持蛋白质与小分子结合构象预测研究，并陆续推出抗体–抗原复合物结构预测模型 InteraFold-Ab 及多肽–蛋白质复合物结构预测模型 InteraFold-Peptide 等模型。
4.以真实药物研发积累支撑基座模型迭代
除模型研发外，德睿智药正在推进十数条自有药物管线的研发，致力于将分子发现、实验研究和临床开发中的应用场景与数据反馈用于基座模型研究。
过去 5 年，德睿智药依托既有 AI 平台与研发体系，围绕 GPCR 等靶点，以及分子胶、别构调控和双靶点等难成药药物研发方向开展研究，取得了 7 个临床前候选化合物（PCC）、2 条临床管线等阶段性成果。其中，自研 GLP-1RA 口服小分子 MDR-001 从立项到启动 Ⅲ 期临床试验，用时约 4.5 年。
AI 制药平台的价值不仅取决于模型表现，也取决于研发反馈的深度。从体外实验走向人体临床，真实的药代、安全性和疗效数据为检验模型预测、优化后续研发提供了更直接的依据。德睿智药后续将依托临床研发积累，探索临床数据对疾病机制研究与药物设计的反馈作用，逐步构建临床数据反馈闭环（Clinical Data-in-the-Loop），推动 Intera 生命科学基座模型体系与真实药物研发相互促进。
从理解生物学、分子相互作用出发，在真实药物研发中持续验证，以患者获益为目标，是 Intera 面向的未来。
技术报告下载：https://intera.mindrank.ai/ interafold-chem-report.pdf
参考资料：
[1] 德睿智药。InteraFold-Chem 技术报告：InteraFold-Chem: Integrating pretrained ligand representationsfor protein–ligand pose prediction
关于德睿智药
德睿智药（MindRank）是一家行业领先的临床阶段 AI Native 新药研发科技公司，致力于以机器学习、强化学习与第一性原理计算赋能新药研发。依托深度融合生物学、结构生物学、化学和医学的自研一站式 AI 平台，拓宽制药技术的边界，让更多疾病有药可医，让更多生命重获健康。
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