AI for Science科研新范式：深势科技新一代药物计算平台Hermite正式发布！

2022年10月29日下午14:00，深势科技基于AI for Science科研新范式的新一代药物计算平台Hermite^®正式对外发布！该平台统合了人工智能、物理建模和高性能计算，为临床前药物研发提供一站式计算解决方案，包括蛋白结构预测、药靶结合模式预测、苗头化合物筛选、先导化合物优化和分子性质预测等重要功能。

出席本次Hermite^®年终发布会的有：中科院院士、北京科学智能研究院院长、深势科技首席科学顾问鄂维南，深势科技创始人兼CEO孙伟杰，深势科技创始人兼首席科学家张林峰，深势科技首席产品管徐波，深势科技药物设计平台产品负责人徐涛，中国科学院上海药物研究所药物发现与设计中心主任朱维良，复旦大学药学院特聘研究员王任小，华东理工大学药学院教授兼博士生导师唐赟，以及来自火山引擎、恒瑞医药、益方生物、丽珠医药、泓博医药、必扬医药、晶泰科技、英矽智能等业内头部企业的知名专家学者。

发布会上，中科院院士、北京科学智能研究院院长、深势科技首席科学顾问鄂维南进行开场致辞，指出“AI for Science研究范式的出现是科技创新的一个重要历史机遇”。该项技术不仅拓展了数据驱动、物理模型驱动模式的能力边界，还有望推动二者的有机结合，为进一步解决实际问题提供理论基础。鄂维南同时强调“实现创新-落地闭环，既不能靠一厢情愿、也不是一蹴而就、更不会一劳永逸”。实现创新-落地闭环要面向产业界的真需求，解决需求背后科学、工程上的真问题，要各方面的人不断交流和碰撞。Hermite^®就是AI for Science从算法创新到应用落地的里程碑实践和代表产品。

中科院院士、北京科学智能研究院院长、深势科技首席科学顾问鄂维南

“AI技术能够更好的解决目前在药物开发中面临的‘维数灾难’，”深势科技创始人兼CEO孙伟杰在欢迎致辞中表示，“选择Hermite^®，是选择与新时代接轨。”以往对化合物性质的计算是通过计算其抽象的相互作用力，虽然很快，但误差也较大；通过量子力学的第一性原理对原子周围的电子结构和密度进行计算，会得到更准确的结果，但其要求对多维函数进行计算，计算速度相对较低。更理想的计算是既要有精准的算法，又要有高效的算力，深势科技采用Deep Potential深度势能方法成功攻克了这一难题，创立了又快又准的分子模拟立场。该方法于2020年获得了有着“计算应用领域诺贝尔奖”之称的国际高性能计算应用领域最高奖项“戈登·贝尔奖”，同时被评为当年中国十大科技进展之一。

深势科技创始人兼CEO孙伟杰

他将算法分为L1至L3三个级别：L1为模仿现实，即对实验结果的复制和外推；L2为预测现实，对现象的预测接近实验精度，并有可预期的误差范围；L3为搜索现实，这就要求能够准确预测现象，并能从空间中直接搜索最佳结果。当前，对于化学、生物、材料、药物等实验学科，大幅缩小实验误差，明确精度边界，就可以大规模的替代现有实验模式。深势科技从成立即在追求在各个环节批量化生产出一系列的L2级别算法，并且将实现L3级别的算法作为2030年往后的重点任务。大规模推广L2级别，积极发展L3级别的算法，是未来实验科学算法的前进方向。

Hermite^®立志成为临床药物研发科学家的眼、手和脑，加速药物发现，降低研发成本，发现颠覆性创新分子实体。深势科技创始人兼首席科学家张林峰在对深势科技产品研发之路的回顾中分享到，团队在2021年7月决定开发基于深度学习模型的蛋白质结构预测工具Uni-Fold，并非常明确在短时间内高质量实现该工具，才能确保其在市场中的开拓性与竞争力。在不断面对问题、解决问题的高强度开发下，原定于2022年5月完成研发的产品，此时已经完成了2个版本的迭代升级。“前沿算法的开发并不只是做demo、发paper那么简单，优质的软件不是开发出来的，而是被使用被迭代出来的”，张林峰强调到，Hermite^®的发布上线只是个开始，以需求和反馈为导向持续优化才是工业软件的真正壁垒。

深势科技创始人兼首席科学家张林峰

深势科技秉承持续学习、持续挖掘、持续创新、持续解决的不断循环，期望把产品做到当前条件下的最优解，来持续迭代满足客户需求。深势科技首席产品官徐波重点讲述了Hermite^®在上市前经历的迭代优化，可视化的3D原子映射、可任意调节的操作区布局、可显示并编辑的药效团展示、可采买的1200万实体分子库、可私有本地亦可云上开箱即用的部署方式等，均已迭代至本次发布的最新版本。

Hermite^®在本次发布会重磅推出的具体功能模块，由深势科技药物设计平台产品负责人徐涛进行了主要讲解。

首先，基于深度学习方法，Uni-Fold 可以快速准确、动态的预测蛋白三维结构。还能快速预测超大对称蛋白高聚体，通过开源代码、参数和数据集，Uni-Fold较以往平台训练时间至少可以减少50%，复合蛋白预测精度至少提升15%。

其次，Uni-Docking是 GPU 极致加速的分子对接引擎。在保持筛选精度的前提下，将千万级分子数据库的虚拟筛选推入可及、可用、可靠的时代。与MM GB/PBSA组成虚拟筛选工作流后，准确性进一步得到提升。

再次，通过模拟药物分子与靶点结合产生的“诱导契合”效应，Uni-IFD 可以精确预测药物与靶点的结合模式。同时，Uni-Aquasite 可以通过计算得到每个水分子的自由能，寻找对药靶结合影响较大的水分子。

此外，Uni-FEP 基于自由能微扰理论、分子动力学、增强采样算法，以化学精度高效评估蛋白质与配体的结合亲和能。同时，Uni-FEP拥有友好的交互界面和流程，多维度多次计算的整合分析让其成为药化科学家身边的 Assay 计算工具。

在后续基于“CADD先锋互动”与“药物计算未来展望”的主题圆桌讨论上，晶泰科技联合创始人兼CEO马健谈到，我们当前国庆之下，我们需要做的不仅是First-in-Class的药物，也是需要放下急功近利的心态，通过我们自主研发的Best-in-Class的工具平台去打造我们Bset-in-Class的药物。“工欲善其事必先利其器”，解决设备平台上被进口产品“卡脖子”的问题，拥有国人自主研发的药物发现平台，才能对国内药物化学家类人才培养、AI制药企业起到根本上的帮助，同时降低药物研发制造成本，推进我国医疗保障系统的健全与发展。

促进AI与生命科学、药物研发等等领域的深度融合，AI for Science带来的丰富研究工具和方法，正引领着科学研究领域新范式的大踏步进阶。深势始终相信：成就伙伴，引领创新。没有产业链上每一个环节的紧扣，没有行业合作者间的携手，就无法了解需求、完善产品、不断创新。

未来，深势科技将继续迭代优化Hermite^®以保证用户使用体验，同时将在分子生成、大分子化合物方向进行持续的探索。与更多行业内标杆性药企的深入合作，扩大基于产学研合作，打造更完善的行业生态，我们与深势科技，同样期待！