五药企联邦微调OpenFold3，私有数据训出更强折叠模型
据《Nature》报道，由 Apheris 组织、AbbVie 和 Astex 等五家制药公司组成的联盟，以联邦学习方式在 20,167 个私有蛋白结构上微调 AlphaFold3 的开源复现 OpenFold3 Preview 2，全程数据不出各公司本地环境。测试显示新模型性能显著超过仅用公开数据训练的同类模型，是联邦学习在药物发现领域的标志性落地。
已确认
- 训练数据为五家药企合计 20,167 个专有蛋白结构，采用联邦微调，敏感的内部结构数据无需共享
- 在 1,056 个留出结构上的测试结果：正确配体构象预测比例从 29% 提升至 47%；高质量界面预测从 35.6% 提升至 52.1%
- 新模型性能显著超过仅用公开数据训练的同类模型，也优于各家仅用自家孤立数据集训练的版本
- 该工作在约 50 家企业支持 OpenFold 联盟的背景下推进，@AllThingsApx 特别提到开源 AI 与 Mohammed AlQuraishi 团队的工作是重要基础
- 据 @AllThingsApx 补充，训练后的模型与数据本身均不对外公开
为什么重要
- 这是联邦学习在药物发现领域的标志性应用：证明药企可以在不泄露专有结构数据的前提下协同训练出更强的蛋白折叠模型，为数据敏感行业共建模型提供了范式
- 结果显示私有结构数据的规模化利用能实质性提高药物发现相关预测精度，对依赖 AlphaFold 系工具的制药研发流程有直接价值
- @AllThingsApx 进一步指出，如果蛋白结构预测仍处于 scaling law 早期红利期，不依赖已知结构的全新发现环节还有较大空间；@MoAlQuraishi 等多位博主转发讨论，反映该成果在 AI 与生物医药交叉圈层引发广泛关注
2026-09-14 ~ 2026-09-15 · 6 条相关
一手来源
- 五药企联邦训练 OpenFold3:接口预测 35.6%→52.1%,模型与数据均不公开 — AllThingsApx ·
- 五家药企联邦微调 OpenFold3,配体构象准确率 29% 升至 47% — AllThingsApx ·
- 【源头】五家药企联邦微调 OpenFold3,配体构象准确率 29% 升至 47% — AllThingsApx · 2026-09-14
- 【源头】五药企联邦训练 OpenFold3:接口预测 35.6%→52.1%,模型与数据均不公开 — AllThingsApx · 2026-09-14
- 药企两万私有蛋白结构训练 AI 模型,性能超仅用公开数据的 AlphaFold 系 — MoAlQuraishi · 2026-09-14
另有 3 条近重复转述:AllThingsApx · TheMoonMidas · AllThingsApx