百图生科推出ProteinReasoner：「跨模态思维链」让蛋白质AI模型真正思考起来
当前，生命科学研究的复杂度随着多维度数据的出现不断升级，传统 AI 模型仍困于黑箱难题，难以摆脱工具属性，「让模型真正思考」成为 AI 与生物交叉领域的关键命题。百图生科正式推出 ProteinReasoner，让 AI模型真正像科学家一样思考起来，正是呼应这一命题的破局之作。百图生科技术副总裁张晓明表示：“ProteinReasoner 首次构建了真正的「生命科学多模态思维链」，链中所有环节都是生物模态，模拟生命机理推导，从而具备真正的推理能力；它开辟了干湿闭环新思路，从微调优化后置判断模型到「上下文学习」指导生成，其设计反馈效果更加明显，实验数据门槛也从 100 条降至 20 条，必将解锁更多新场景。ProteinReasoner 多目标感知的推理生成，叠加更短且更高效的干湿闭环，定会开启蛋白质设计新范式。”
目前，百图生科基于该技术正在推进系列 First-in-class 的突破性药物蛋白研发，包括血脑屏障递送蛋白等关键项目，将为治愈人类关键的神经系统疾病提供全新的技术平台。该示范项目在原有 De Novo 设计和高通量干湿闭环体系的基础上，通过多目标感知的 CoT 推理能力，针对需要满足复杂多参数最优约束、需要多轮次迭代设计才能实现的新构型创新蛋白，实现数十倍的效率提升，预计将在近期进入相关动物实验阶段。
ProteinReasoner /CoT 技术突破的背后，是百图生科生命科学基础大模型的深度积淀，也是百图生科跨模态「生物模拟器」技术版图的核心一环。随着 ProteinReasoner /CoT 技术与虚拟细胞、DNA/RNA 模拟器深度协同，「生物模拟器」将从单一蛋白质优化，升级为模拟整个生物系统动态演化的「数字孪生引擎」——从酶功能提升到细胞代谢调控，再到疾病机制解析，「模型思考」将驱动生命科学与产业转化进入新纪元。这不仅是 ProteinReasoner 的使命，更是百图生科对生命科学的终极想象：让数据流动成规律，让每一次实验更接近真理。
当前，生命科学研究的复杂度随着多维度数据的出现不断升级，传统 AI 模型仍困于黑箱难题，难以摆脱工具属性，「让模型真正思考」成为 AI 与生物交叉领域的关键命题。百图生科正式推出 ProteinReasoner，让 AI模型真正像科学家一样思考起来，正是呼应这一命题的破局之作。百图生科技术副总裁张晓明表示：“ProteinReasoner 首次构建了真正的「生命科学多模态思维链」，链中所有环节都是生物模态，模拟生命机理推导，从而具备真正的推理能力；它开辟了干湿闭环新思路，从微调优化后置判断模型到「上下文学习」指导生成，其设计反馈效果更加明显，实验数据门槛也从 100 条降至 20 条，必将解锁更多新场景。ProteinReasoner 多目标感知的推理生成，叠加更短且更高效的干湿闭环，定会开启蛋白质设计新范式。”
目前，百图生科基于该技术正在推进系列 First-in-class 的突破性药物蛋白研发，包括血脑屏障递送蛋白等关键项目，将为治愈人类关键的神经系统疾病提供全新的技术平台。该示范项目在原有 De Novo 设计和高通量干湿闭环体系的基础上，通过多目标感知的 CoT 推理能力，针对需要满足复杂多参数最优约束、需要多轮次迭代设计才能实现的新构型创新蛋白，实现数十倍的效率提升，预计将在近期进入相关动物实验阶段。
ProteinReasoner /CoT 技术突破的背后，是百图生科生命科学基础大模型的深度积淀，也是百图生科跨模态「生物模拟器」技术版图的核心一环。随着 ProteinReasoner /CoT 技术与虚拟细胞、DNA/RNA 模拟器深度协同，「生物模拟器」将从单一蛋白质优化，升级为模拟整个生物系统动态演化的「数字孪生引擎」——从酶功能提升到细胞代谢调控，再到疾病机制解析，「模型思考」将驱动生命科学与产业转化进入新纪元。这不仅是 ProteinReasoner 的使命，更是百图生科对生命科学的终极想象：让数据流动成规律，让每一次实验更接近真理。
论文名称：ProteinReasoner: A Multi-Modal Protein Language Model with Chain-of-Thought Reasoning for Efficient Protein Design
- 推荐来自百图生科