在生物医药领域，分子结构优化一直是药物研发的核心环节。Chai AI 凭借其创新的多分子类型预测结合实验数据约束方案，正在为这一领域带来革命性的突破。
? 多分子类型预测：打破传统工具的局限
传统的分子预测工具往往只能专注于单一类型的分子，比如蛋白质或小分子。而 Chai AI 的 Chai-1 模型则具备卓越的多模态预测能力，能够同时处理蛋白质、小分子、DNA、RNA 等多种生物分子的结构预测。
这种多模态能力使得 Chai AI 在药物研发的多个关键任务中表现出色。例如，在蛋白质 - 配体相互作用的预测中，Chai-1 在 PoseBusters 基准测试中的成功率达到了 77%，与 AlphaFold3 的 76% 相当。在抗体 - 抗原界面预测任务中，Chai-1 的成功率更是显著高于其他模型。
此外，Chai-1 还支持蛋白质 - 蛋白质相互作用、DNA/RNA 与蛋白质复合物等复杂分子系统的建模。这为研究基因调控、信号通路等复杂生物学过程提供了强大的工具。
? 实验数据约束：提升预测准确性的关键
Chai AI 的另一个核心优势是能够结合实验数据作为约束条件，进一步提高预测的准确性。实验数据可以来自质谱、表位图谱、交联实验等多种湿实验手段。
例如，在预测抗体 - 抗原复合物结构时，只需提供少量的表位残基信息，Chai-1 的预测成功率就能翻倍。这种能力在抗体工程中尤为重要，能够帮助研究人员更精准地设计和优化抗体药物。
Chai-1 还支持用户自定义约束条件，比如指定原子之间的距离、接触区域等。这使得研究人员可以根据具体的实验需求，灵活地调整模型的预测结果，确保其符合实际的生物学场景。
? 技术优势：无需多序列比对的高效预测
与许多依赖多序列比对（MSA）的现有结构预测工具不同，Chai-1 可以在单序列模式下运行，而无需 MSA，同时保留其大部分性能。这一特性使得 Chai-1 在缺乏进化信息的情况下，依然能够实现高精度的结构预测。
例如，在蛋白质多聚体结构预测中，Chai-1 在单序列模式下的成功率达到了 69.8%，与使用 MSA 的 AlphaFold-Multimer 模型相当。这对于研究那些缺乏同源序列的蛋白质或新型病原体的结构具有重要意义。
此外，Chai-1 的架构经过 GPU 优化，可以在单 GPU 上高效运行，特别适合资源有限的实验室。其支持批量预测和并行计算的能力，能够快速处理全基因组规模的蛋白质互作任务，大大提高了研究效率。
? 实际应用：从酶设计到药物研发
Chai AI 的多分子类型预测结合实验数据约束方案已经在多个实际应用场景中得到验证。
在酶工程领域，研究人员使用 Chai-1 成功优化了 KSI 酶的结构，使其能够结合原本无法识别的非底物分子。通过调整酶袋的空间结构而不破坏催化核心，研究人员显著提升了酶的结合能力和催化效率。
在药物研发方面，Chai-1 被用于预测 KRas G12C 抑制剂的结合模式，其预测结果与实验解析的共晶结构高度一致。这为新型共价抑制剂的设计和优化提供了有力支持。
此外，Chai-1 还在蛋白质单体预测、核酸结构预测等任务中表现出色。其在 CASP15 蛋白质单体结构预测集上的 Cα LDDT 得分为 0.849，优于许多其他模型。
?️ 工具使用：简单易用的操作流程
Chai Discovery 提供了简单易用的 web 接口和开源代码，方便研究人员和开发者使用 Chai-1 进行分子结构优化。用户只需上传蛋白质序列、小分子结构或实验数据，即可快速获得预测结果。
对于开发者，Chai-1 还提供了 Python 库和详细的文档，支持自定义约束条件、多序列比对生成等高级功能。这使得研究人员可以根据具体需求，灵活地将 Chai-1 集成到自己的工作流程中。
? 未来展望：推动生物学向工程学转变
Chai AI 的出现，标志着分子结构预测领域进入了一个新的时代。其多分子类型预测、实验数据约束和单序列模式运行的能力，为药物研发、生物工程等领域提供了前所未有的工具和可能性。
未来，随着 Chai-1 模型的不断优化和更多实验数据的整合，我们有理由相信，Chai AI 将在加速新药发现、破解复杂生物学难题等方面发挥更加重要的作用。正如 Chai Discovery 首席执行官 Joshua Meier 所说：“我们希望把生物学从一门科学变成工程学。” 而 Chai AI 正是实现这一目标的关键一步。
该文章由dudu123.com嘟嘟 ai 导航整理，嘟嘟 AI 导航汇集全网优质网址资源和最新优质 AI 工具
