字节 Protenix-v2 分子结构预测与药研筛选方案

预测抗体与抗原、蛋白与配体等分子相互作用，为药物发现中的结构评估和候选排序提供计算支持。

英文 PDF · 17 页 · 7.4 MB2026-04 Protenix-v2 · 模型版本发布日期浏览次数6

适用对象

药物发现、抗体研发、结构生物学与计算生物学团队

方案摘要

字节 Seed 的 Protenix-v2 技术报告涵盖生物分子结构预测和候选设计，为药物发现中的相互作用分析、抗体候选筛选及实验安排提供计算支持。模型既可以预测和排列分子复合物，也可以根据靶点生成候选。报告重点讨论抗体与抗原界面、不同抗体形式、困难膜蛋白靶点及配体结构合理性，属于研发方法与结果资料。

结构预测部分在多个抗体数据集合上比较界面质量及采样预算，使用 DockQ 等指标检查预测与参考结构的关系。报告强调较少采样下的性能改善，帮助研究者理解计算成本与结果质量之间的联系。具体结果与数据集合、训练时间界限、比较方法及筛选方式有关，不能直接推广为所有未知结构任务的成功率。

设计模式支持指定表位或不预先指定结合位置，并涉及小蛋白、VHH 和 Fv 等形式。抗体任务能够控制 CDR 长度及参考框架，候选经过模型评价后进入实验。报告在可溶性靶点和 GPCR 上开展结合实验，同时指出同一靶点选择不同表位也会改变设计难度，因此设计条件本身是解释结果的重要信息。

实验评价包括 BLI 结合确认，以及热稳定性、自相互作用和多反应性等可开发性质。报告还比较人工与不同模型排序的候选，发现它们选择的结合物存在互补和多样性差异。文中的靶点级成功表示所测靶点获得至少一个阳性候选，不能理解为每个生成序列都成功，也不能等同于药物研发最终成功。

配体部分通过推理时约束改善手性、平面性及几何合理性，使用更严格检查评价蛋白与小分子复合物。其他示例讨论针对多个相关变体的结合物设计。它们显示模型可以参与结构与候选研究，但实验结合、结构合理性和最终功能仍是不同评价维度，需要依据目标任务分别验证。

不同评价指标对应不同问题：界面质量描述预测构象与参考的关系，结合实验确认是否发生相互作用，可开发性质检查候选的部分研发条件。报告把这些结果分别呈现，有助于团队了解某个候选在哪些方面已有证据、哪些方面仍需研究。采样和排序提高筛选效率，仍需保留目标、表位及实验设置才能解释结果。

资料适合结构生物、抗体工程和药研团队了解模型能力及评估方式。报告中的结果限定于所述靶点、候选数量和实验条件，不能直接推断临床有效性或安全性。实际采用需要确认模型与设计功能的开放范围、计算要求及使用许可，保留结构、评分和实验之间的关联，并由研究人员选择后续验证对象。

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刘浩南

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