AI 加速分子动力学模拟，有望缩短新药研发周期

一项发表于《科学·进展》（Science Advances）的瑞典研究显示，一种新的 AI 模型在预测分子如何随时间演化方面已足够精准，未来有望加速昂贵而漫长的新药测试流程。新药从概念到上市往往需逾十年，其中大量成本与时间集中在早期——需筛选成千上万的分子、却只有极少数能进入下一阶段。传统做法依赖"分子动力学"：逐步计算原子间作用力并微移，为保证稳定，每一步仅约一飞秒（10⁻¹⁵ 秒），而药物相关过程的时间尺度长得多，需数十亿步，计算极其昂贵。来自查尔姆斯理工大学与哥德堡大学的团队借助机器学习，使研究者无需逐步数值计算即可捕捉分子变化，并用生成式模型直接生成合理的分子结构。若该技术成熟，更有前景的候选药物将被更快、更准地识别出来，从而压缩研发早期的成本与时间。