英矽智能发布药物研发AI专家模型：让不同模型各做一道“专业题”

2026年9月2日，英矽智能（Insilico Medicine）发布了一组面向药物研发的人工智能专家模型。这些模型通过其MMAI Gym平台训练，分别处理化学合成路线设计、药物吸收与毒性预测，以及GPCR（G蛋白偶联受体）、激酶等靶点的药效预测。

为什么要训练“专家模型”？

通用大模型需要处理各种问题，不一定熟悉药物研发中的专业任务。专家模型采用“分科培养”的思路，让不同模型分别学习成、毒性和靶点预测。

部分模型体量较小，可以部署在企业自己的设备上。这有助于降低计算成本，也能减少敏感研发数据传到外部服务器的需要。多个模型还可以连接起来，组成覆盖分子设计、风险判断和初步筛选的工作流程。

MMAI Gym怎样训练模型？

MMAI Gym可以理解为一套面向药物研发的“专业训练课程”。它使用分子结构、化学反应、生物实验数据和研发任务，继续训练原有人工智能模型，使模型熟悉药物研究中的数据形式和判断方法。

研发人员可以利用这些模型比较候选分子、提前发现可能的吸收或毒性问题，并决定哪些分子值得优先开展实验。模型的作用是缩小实验范围和提供参考，而不是取代化学家、生物学家或真实实验。

测试成绩不等于发现新药

英矽智能称，这批模型在50多项化学和生物学测试中达到或接近领先水平。不过，相关成绩主要由公司公布，部分评估使用了内部数据，目前缺少充分的独立验证。

模型在标准测试中得高高分，不代表它已经能够发现安全有效的新药。接下来需要观察独立团队能否重复这些结果，以及模型提出的分子能否通过实验、动物研究和临床试验验证。

参考资料

[1]INSILICO MEDICINE. Insilico Medicine releases SOTA MMAI specialist models to redefine AI application in drug discovery[EB/OL]. (2026-09-02)[2026-09-03].