Leash Bio:用 DEL 数据让 agent 一个周末跑 1 万次药物发现
Latent Space · youtube · 2026-10-15
Latent Space 播客访谈 Leash Bio 联合创始人兼 CEO Ian Quigley,讨论 DNA 编码库(DEL)如何为 AI 制药提供高质量数据,以及新发布的 agent 科学推理沙盒 Minos。要点:
- DEL 原理:用条形码+测序筛选数百万分子,每个分子挂多个条形码以捕捉「蛋白结合 DNA 而非药物」的假阳性
- BELKA Kaggle 竞赛:约 40 亿条结合测量数据、约 2000 支队伍参赛,但在未见过的化学库上没人显著超过随机水平,说明蛋白-配体结合远未解决
- Clever Hans 陷阱:公开数据集 ChEMBL 中模型能从结构猜出「分子出自谁手」,「谁做的」对活性的预测力与结构本身相当;Hermes 还被发现记忆蛋白「昵称」而非结合位点,团队为此大规模构建蛋白突变体打破口袋记忆
- Hermes 模型:仅用 Leash 自有数据训练,在公开基准上与 Boltz 打平(并指出 Boltz 在 PDB 中已见过某个 BRD4 分子)
- Agent 沙盒/Minos:数年积累的数据可提供上万个 lab-in-the-loop 模拟环境,LLM 用自然语言推理 SAR、在预算 100 内从 650 万分子中找最佳结合物;一个周末可跑 1 万+药物化学 campaign;已发布预印本与开放数据集
- 产业化:DEL hit 到小鼠 PK/PD 六个月(炎症项目),主张细胞因子靶点用小药丸而非抗体;讨论 AI 制药经济学与纯化/实验通量瓶颈
- Kosuri 悖论:如果能自己采集数据,为什么还需要模型?
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