在欧美地区，AI驱动药物研发（AIDD）的开源生态非常活跃。目前，该领域已从单纯的算法研究转向了大模型（Foundation Models）和多模态融合阶段。

以下是目前广为人知且应用广泛的开源模型、技术架构及其应用场景的详细梳理：

1. 蛋白质结构预测与相互作用：AlphaFold 系列及其衍生

这是目前影响力最大的领域，解决了“结构决定功能”的核心问题。

• 代表项目：AlphaFold 2 / AlphaFold 3 (DeepMind)
  • 技术架构： 基于 Evoformer 架构，利用多序列比对（MSA）和注意力机制捕捉氨基酸残基间的空间关系。AlphaFold 3 引入了 Diffusion（扩散模型） 架构，能够预测蛋白质与小分子、核酸的复合物结构。
  • 应用场景： 靶点识别、结合位点分析。
  • 优势： 极大地缩短了获取蛋白质三维结构的时间，为基于结构的药物设计（SBDD）提供了高精度模板。
• 代表项目：ESMFold (Meta AI)
  • 技术架构： 基于蛋白质语言模型（pLM）。它不依赖 MSA，而是直接从单条氨基酸序列中通过 Transformer 提取结构信息。
  • 优势： 预测速度比 AlphaFold 2 快 1-2 个数量级，适合对数以亿计的宏基因组序列进行大规模结构扫描。

2. 分子生成与优化：基于扩散模型与化学语言模型

这些模型用于“从无到有”设计新药分子或优化现有先导化合物。

• 代表项目：DiffDock (MIT)
  • 技术架构： 基于扩散模型（Diffusion Model）。它将分子对接（Docking）视为一个反向扩散过程，在连续坐标空间内寻找配体在蛋白口袋中的最优构象。
  • 应用场景： 虚拟筛选、分子对接。
  • 优势： 克服了传统对接软件依赖评分函数的局限，在预测结合姿态的准确率上显著优于传统工具（如 AutoDock Vina）。
• 代表项目：REINVENT (AstraZeneca)
  • 技术架构： 基于 RNN + 强化学习（RL）。使用 SMILES 符号作为输入，通过策略梯度算法根据预设的目标（如活性、溶解度）定向进化分子。
  • 应用场景： 先导化合物优化、De Novo（从头）分子设计。
  • 优势： 工业界应用极广，支持多目标优化，能平衡分子的药效与合成可及性。

3. 药效预测与性质评估（ADMET）：图神经网络与预训练模型

用于评估分子的毒性、代谢和有效性，减少临床前实验的失败率。

• 代表项目：Graphormer (Microsoft)
  • 技术架构： 将 Transformer 扩展到图数据（Graph）。通过空间编码（Spatial Encoding）捕捉分子图中原子间的远距离相互作用。
  • 应用场景： 分子性质预测（如溶解度、毒性、结合亲和力）。
  • 优势： 在多个分子性质预测基准测试（如 OGB）中排名第一，解决了传统 GNN 容易出现的“过度平滑”问题。
• 代表项目：ChemBERTa (DeepChem 社区)
  • 技术架构： 基于 BERT 架构的化学语言模型。在数千万个 SMILES 分子上进行掩码语言建模预训练。
  • 应用场景： 快速毒性评估、药效预测。
  • 优势： 迁移学习能力强，在小样本数据集（特定靶点的实验数据）上表现稳健。

4. 综合性开源框架（基础设施）

除了单一模型，欧美制药界高度依赖集成化的开源平台：

• DeepChem：
  • 特点： 这是一个“全家桶”式的库，集成了从数据预处理、模型训练到评估的全流程。
  • 应用： 几乎涵盖了 AIDD 的所有环节，是很多初创公司构建管线的底层工具。
• NVIDIA BioNeMo：
  • 特点： 虽然部分组件闭源，但其提供了大量开源权重的模型（如 MegaMolBART）。
  • 优势： 针对 GPU 加速进行了极致优化，支持超大规模参数的化学大模型训练。

总结：技术趋势与优势对比

目前的趋势：

1. 从“小模型”转向“大模型”： 类似于 GPT 的预训练模式正在化学领域复现（如 Molformer）。
2. 多模态融合： 将蛋白序列、小分子图结构、甚至病理文本描述整合进同一个模型，实现更精准的药效评估。
3. 物理启发式 AI： 将量子化学计算（DFT）的结果作为 AI 模型的约束，提高预测的物理真实性。

这些开源模型不仅降低了生物技术公司（Biotech）的研发成本，也极大地加速了全球范围内新药发现的进程。