OpenBind联合发起人呼吁填补AI小分子结合数据缺口

2026年10月12日，牛津大学结构生物信息学家兼OpenBind联合发起人Charlotte Deane接受《Nature Reviews Drug Discovery》专访时指出，数据匮乏是当前限制AI预测蛋白质与小分子结合能力的核心瓶颈。Deane表示，尽管AlphaFold 2依托蛋白质数据库（PDB）数十万结构实现了精准预测，但现有计算模型仍无法可靠预测复合物结构与结合亲和力，行业亟需集中力量收集高质量结合数据，以推动AI药物研发突破瓶颈。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。