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7月17日，由百度智能云主辦的“千帆思享會·生命科學專場”在深圳舉行，來自暨南大學生命科學技術學院、百圖生科、中晟全肽、一葦資本等科研院所、生物醫藥企業及投資機構的行業代表出席活動，共話生命科學領域前沿技術與產業趨勢。會上，由百度螺旋槳PaddleHelix團隊研發的HelixFold-S1推理模型正式亮相，該模型通過創新性的“接觸感知采樣策略”，首次將結構預測的精度和效率提升至全新水平，標志著蛋白質結構預測技術邁入“高效可控”的新階段。

會議同期，百度智能云全新推出基因測序存-算-分一體化方案，基于計算存儲產品優化，結合百度網盤優勢，提升基因測序全流程效率及客戶體驗，為產業上下游提供高效研發支持。

超越谷歌AlphaFold 3：

從“廣撒網”到“精準制導”，重構生物醫藥研發范式

當前，生命科學與醫療健康領域是AI技術最重要的應用試驗場之一。從蛋白質結構預測到基因測序分析，從藥物研發到精準醫療的創新突破，AI正以前所未有的深度和廣度重塑生命科學的研發范式，成為全球科研與產業的核心增長極。

生命活動依賴于蛋白質與化合物、RNA、抗原抗體等生物分子間的精準結合，解析分子間的三維結構是藥物設計、疫苗研發等場景的核心。數年來，蛋白質結構預測始終是生命科學領域的重大機遇和挑戰。盡管國內外已有多款生物分子結構預測模型能夠較為準確地預測單個蛋白質和復合體間的結構，但像AlphaFold3這類模型，大多依賴大規模盲采的傳統方法，即通過“廣撒網”生成海量結構，再從中篩選最優解，面對缺乏共進化信息的新型分子或復合物的結合模式未見過的情況時，常因方向不明導致冗余采樣與預測失敗，預測效率低、精度不足。

為了解決這一難題，百度螺旋槳團隊基于HelixFold3框架，借鑒了大語言模型中的“Test-time Scaling”思想，創新性地引入了“接觸感知采樣策略”，推出生物領域首個Test-time Scaling的高效推理模型——HelixFold-S1，有效突破了AlphaFold3等模型在高難場景下的精度與泛化瓶頸。

據介紹，該模型能夠預測分子間結合概率，優先探索高潛力結合區域，通過“先鎖定目標，再精準建模”的方式，精準引導結構生成過程，顯著提升了復雜場景下的預測準確率和效率，增強了模型在極具挑戰性樣本上的魯棒性和泛化能力，為靶點識別、疫苗設計等科研任務提供更強力支持。

真正能落地的AI結構模型：

能力更強、應用更廣，深度賦能科研與產業創新

得益于接觸感知采樣策略，HelixFold-S1在性能上實現了突破性提升。在實際測試中，HelixFold-S1普遍比前代模型表現更好，在較難的抗原抗體場景上提升尤為明顯，實測數據顯示，對比base版本，HelixFold-S1在該場景下預測精度提升58%，對比Chai-1和Boltz-2分別提升80%和56%。同時，隨著取樣步數的增加，HelixFold-S1獲取更優質構象的概率也在不斷增加，相比其他方法提升空間更顯著。

HelixFold-S1不僅為生命科學領域帶來了一種更聰明、更高效的結構預測范式，也為抗體改造、蛋白設計、藥物篩選等多個科研與臨床場景帶來了更多高效、低成本的技術解決方案，有效加速科研建模進程、降低藥物開發成本，推動行業向智能化、精準化方向發展。

在藥物研發領域，傳統的藥物設計多采用實驗試錯法，不僅成本高，原理也常常依賴實驗反推。中晟全肽在多肽藥物研發領域深耕多年，依托百度螺旋槳PaddleHelix領先的算法能力，能在實驗前設計出更有可能有效的多肽藥物，極大提升研發效率、降低研發成本。

在科研領域，百度智能云與暨南大學圍繞國際人類蛋白質組計劃C-HPP展開深度合作，通過HF3算法解析超過3千個人類蛋白質結構，與實際晶體結構對比，效果顯著，打破了國際上對蛋白質結構預測算法的壟斷，深受國際權威學研界認可。

蛋白質設計平臺HelixDesign發布：

一體化、高精度、可擴展，高效探索廣闊蛋白空間

在蛋白質結構預測的基礎上，有另一個重要研究方向：蛋白質設計。

近年來，隨著AI技術的飛速發展，蛋白質設計領域相繼迎來多項重磅成果。這一浪潮之下，百度基于自研高精度結構預測模型HelixFold3和高性能計算平臺，同步推出了一體化、高精度、可擴展的蛋白質設計平臺HelixDesign，賦能大分子藥物發現、酶設計等新興賽道。

在生物醫藥領域，抗體作為關鍵的治療手段與研究工具，其設計與開發始終占據著核心地位。在過去，要想設計一個能“黏住”病毒或癌細胞蛋白的蛋白藥物，流程極為繁瑣，需要經過多輪結構建模、人工分析和實驗驗證，耗時數周到數月，且驗證上百個候選序列的總成本可達數十萬元，成功率卻不到0.1%，嚴重制約著藥物研發的進程與效率。

近期，百度PaddleHelix團隊最新發布了HelixDesign-Antibody平臺，為抗體設計領域帶來了革命性的突破。憑借超高通量的蛋白設計和評估能力，平臺能夠設計出結合能力優于野生型的候選蛋白，且在新穎性、多樣性上更具優勢。目前，HelixDesign在整體性能上已與 DeepMind、MIT和Chai-2等國際先進工作保持相當水平。

百度智能云泛科技業務部總經理張瑋表示：未來，百度智能云將持續深耕AI for Science領域，為行業帶來更多高效、創新性解決方案，加速科研成果向產業應用轉化，為生命科學產業的創新發展注入強勁動力。