AI trong nghiên cứu sinh học bước sang 'kỷ nguyên hệ điều hành': Đội ngũ của Hứa Cẩm Ba ra mắt MoleculeOS

< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400">

2026-07-10 22:13:37 Nguồn: QbitAI

AI trở thành "người điều phối" quy trình nghiên cứu và phát triển

Yun Zhong, đưa tin từ Aofeisi

QbitAI | Kênh chính thức QbitAI

Nghiên cứu và phát triển sinh học bằng AI đang bước vào "thời khắc Windows" của chính mình.

Trước đây, AI chỉ là "công cụ đơn lẻ" hỗ trợ các nhà khoa học dự đoán cấu trúc và thiết kế kháng thể; nhưng giờ đây, nó đang tiến hóa thành một "hệ điều hành" quản lý toàn diện.

Ngày 2 tháng 7, tại Diễn đàn Tiên phong Đầu tư Quốc gia Thượng Hải 2026, Giáo sư Hứa Cẩm Ba (Xu Jinbo), nhà sáng lập MoleculeMind, đã chính thức giới thiệu tới giới công nghiệp hệ điều hành sinh học gốc AI (AI-native) do hãng tự phát triển – MoleculeOS (MOS).

Đây không chỉ là sự ra mắt của một hệ thống, mà còn phát đi một tín hiệu rõ ràng:

Cơ sở hạ tầng nghiên cứu và phát triển trong lĩnh vực sinh học đang được định nghĩa lại.

Tại đây, vai trò của AI đã chuyển mình từ "người dự đoán" các quy luật sinh học sang "người điều phối" quy trình nghiên cứu và phát triển.

Phương thức khám phá phân tử theo kiểu "sàng lọc thử sai" truyền thống đang dần lùi vào quá khứ, và một kỷ nguyên "kiến tạo phân tử" với độ chính xác cao hơn đang chính thức được mở ra bởi hệ điều hành gốc AI này.

Cổng dùng thử: https://mos.moleculemind.com/login

Từ trí tuệ công cụ đến trí tuệ hệ thống: Tái cấu trúc mô hình R&D trong dược phẩm và sản xuất sinh học bằng AI

Trong vài năm qua, AI đã liên tục đạt được những đột phá trong các lĩnh vực như dự đoán cấu trúc protein, thiết kế kháng thể, tạo phân tử và tối ưu hóa chức năng, chứng minh tiềm năng to lớn của thuật toán trong việc thấu hiểu khoa học sự sống.

Tuy nhiên, trong các kịch bản công nghiệp thực tế, những đột phá về mô hình không đồng nghĩa với việc nhảy vọt về hiệu suất R&D.

Một nhiệm vụ R&D đại phân tử điển hình thường bao gồm nhiều khâu như: phân tích mục tiêu (target), mô hình hóa trình tự, dự đoán cấu trúc, xác định bề mặt liên kết, thiết kế đột biến, đánh giá ái lực, đánh giá độ ổn định, phân tích khả năng phát triển và kiểm chứng thực nghiệm.

Trước đây, các khâu này bị phân tán giữa các công cụ và đội ngũ khác nhau, nhân viên nghiên cứu phải điều phối quy trình thủ công, kết quả cũng khó được đúc kết một cách thống nhất.

Mô hình "ngăn xếp công cụ + điều phối thủ công" truyền thống đang trở thành nút thắt cổ chai cốt lõi trong việc chuyển đổi công nghệ AI thành giá trị công nghiệp.

MoleculeOS là một hệ điều hành AI dành cho nghiên cứu và phát triển sinh học.

Dựa trên hệ thống mô hình AI tự phát triển của MoleculeMind, hệ thống lấy mục tiêu dự án làm đầu vào. AI sẽ tự động thấu hiểu ý định sinh học của người dùng, tự động phân tách nhiệm vụ, điều phối thống nhất các mô hình, thực hiện dự đoán cấu trúc, thiết kế phân tử, đưa ra các đề xuất quyết định sau khi đánh giá khoa học đa chiều, đồng thời lưu trữ lại lộ trình R&D có thể truy xuất và xem xét lại.

Cổng dùng thử: https://mos.moleculemind.com/login

Thay đổi cốt lõi của MoleculeOS là lấy "ý định R&D" làm đầu vào cho hệ thống.

Các nhà nghiên cứu không còn chỉ tải lên một trình tự hoặc tệp cấu trúc để thực hiện nhiệm vụ dự đoán đơn lẻ, mà trực tiếp đưa ra mục tiêu: ví dụ như tăng cường ái lực kháng thể hoặc tạo ra các phân tử ứng viên cho một mục tiêu cụ thể.

Hệ thống sẽ tự động phân tách nhiệm vụ xoay quanh mục tiêu đó, điều phối các mô hình trong bối cảnh lý sinh thống nhất, hoàn thành các nhiệm vụ mang tính hệ thống từ dự đoán cấu trúc đến đề xuất phân tử ứng viên và đưa ra các gợi ý quyết định cho bước tiếp theo.

Điều này có nghĩa là AI không còn chỉ thực hiện các bước tính toán đơn lẻ, mà bắt đầu tổ chức toàn bộ quy trình R&D.

Quá trình phán đoán vốn phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm cá nhân trước đây, nay cũng có thể được hệ thống ghi lại thành tài sản R&D có thể truy xuất, xem xét và tái sử dụng.

Đối với doanh nghiệp, sự thay đổi này không chỉ là nâng cao hiệu suất, mà còn có nghĩa là hệ thống R&D bắt đầu có khả năng tiêu chuẩn hóa, phối hợp và mở rộng mạnh mẽ hơn.

Quan trọng hơn, MoleculeOS tự động đúc kết toàn bộ lộ trình từ ý định R&D đến kết luận cuối cùng thành tài sản R&D có cấu trúc.

Khi nhóm bắt đầu dự án tiếp theo, các tham số tính toán, logic sàng lọc và cơ sở quyết định của các dự án lịch sử đều có thể được gọi ra —

R&D không còn là công việc lặp đi lặp lại từ con số không, mà là sự tăng tốc trong một hệ thống được tích lũy liên tục.

Đây chính là điểm khác biệt cơ bản giữa một hệ điều hành và một tập hợp các công cụ.

Cụm mô hình tự phát triển xây dựng năng lực nền tảng: Từ thấu hiểu quy luật sự sống đến thiết kế phân tử chức năng

Năng lực nền tảng của MoleculeOS đến từ sự tích lũy lâu dài của MoleculeMind trong các lĩnh vực mô hình lớn nền tảng về protein, dự đoán cấu trúc protein và thiết kế phân tử.

Xoay quanh "trình tự — cấu trúc — chức năng — tiến hóa — tương tác — thiết kế tạo sinh", đội ngũ MoleculeMind đã xây dựng một hệ thống mô hình tự phát triển bao phủ toàn bộ quy trình, bao gồm:

Trong lĩnh vực dự đoán cấu trúc, mô hình dự đoán cấu trúc đại phân tử toàn nguyên tử MMFold do MoleculeMind tự phát triển đã đạt tỷ lệ dự đoán thành công 68,6% cho 172 bề mặt kháng thể – kháng nguyên trong bài kiểm tra chuẩn FoldBench, vượt trội đáng kể so với các mô hình quốc tế phổ biến như AlphaFold3.

Trong lĩnh vực thiết kế phân tử, nền tảng thiết kế kháng thể de novo của hãng đã đạt tỷ lệ thành công trên 90% tại 12 mục tiêu, với điều kiện thông lượng cực thấp là chỉ thử nghiệm không quá 50 phân tử ứng viên cho mỗi mục tiêu. Điều này đẩy thiết kế đại phân tử bằng AI từ việc phụ thuộc vào sàng lọc ngẫu nhiên quy mô lớn sang một mô hình mới: "thông lượng thấp, tỷ lệ trúng cao, thiết kế có thể lập trình".