新智元報(bào)道

編輯：peter東 KingHZ

天才少年用AI日篩十億分子！奧特曼恩師支招：不買模型賣授權(quán)。

為了吃到蔬菜水果，人類在土地上傾倒了越來越多的農(nóng)藥：三十年間用量翻了一倍，卻仍有40%的作物每年死于病蟲害。

兩位剛成年的創(chuàng)始人給出了一個(gè)截然不同的答案——把農(nóng)藥研發(fā)，當(dāng)成「精準(zhǔn)靶向治蟲」。

通過AI模型先在海量蛋白質(zhì)中鎖定只存在于害蟲體內(nèi)的「獨(dú)特靶點(diǎn)」，再用類似AlphaFold的結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)與配體篩選技術(shù)，為這些靶點(diǎn)設(shè)計(jì)專屬「藥」，讓殺蟲劑第一次有機(jī)會(huì)做到：只殺害蟲，不誤傷人類與有益生物。

為植物找藥，為全球省糧

一個(gè)事實(shí)令人吃驚，但鮮為人知：為了達(dá)到2000年時(shí)相同的農(nóng)作效果，如今全球農(nóng)藥使用量竟然翻了一倍。

問題不在農(nóng)民，而是害蟲演化得太快，抗藥性越來越強(qiáng)，遠(yuǎn)超農(nóng)藥研發(fā)的速度，導(dǎo)致農(nóng)藥效果越來越差。

但我們不能輸給進(jìn)化這場(chǎng)賽跑。

監(jiān)管機(jī)構(gòu)也在給農(nóng)藥制造商越來越大的監(jiān)管壓力，但大多數(shù)農(nóng)化公司仍然依賴調(diào)整傳統(tǒng)化合物。

具體來說，目前大多數(shù)殺蟲劑的開發(fā)方式并非基于特定的靶點(diǎn)，而是昆蟲學(xué)家和化學(xué)家提出不同的化合物，然后在昆蟲上進(jìn)行測(cè)試。為了檢查其有效性，通常需要合成和測(cè)試數(shù)千種化學(xué)物質(zhì)，成本很高。

而兩位創(chuàng)業(yè)者堅(jiān)信「苦澀的教訓(xùn)」——即「利用計(jì)算資源的通用方法最終效果最好，而且往往遠(yuǎn)勝于其他手段」。因此，他們不再基于已知或假設(shè)的屬性來運(yùn)用人類知識(shí)生成蛋白質(zhì)和小分子，而是利用海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練的基礎(chǔ)模型。

于是，他們決定把已經(jīng)在藥物研發(fā)中得到驗(yàn)證的AI方法，應(yīng)用于農(nóng)藥分子設(shè)計(jì)，讓它比傳統(tǒng)研發(fā)快上幾個(gè)數(shù)量級(jí)，還更安全、更有效。

他們已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了以下里程碑：

構(gòu)建了可統(tǒng)一處理蛋白質(zhì)與小分子相互作用的基礎(chǔ)模型，具備通用不確定性評(píng)估能力

研發(fā)出一個(gè)比AlphaFold快4倍的蛋白質(zhì)折疊模型，專門用于農(nóng)藥靶點(diǎn)分析

在加州圣卡洛斯實(shí)驗(yàn)室剛剛建成后的三周內(nèi)，就識(shí)別并驗(yàn)證出首個(gè)專有農(nóng)藥的候選化合物

少年創(chuàng)業(yè)，為糧食造藥

2024年，18歲的Tyler Rose和19歲的Navvye Anand共同創(chuàng)辦了Bindwell 。

Bindwell將人工智能驅(qū)動(dòng)的藥物研發(fā)技術(shù)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)，目標(biāo)是加快新型農(nóng)藥分子的篩選與測(cè)試流程。

最初，Bindwell源自2023年。當(dāng)時(shí)，兩人正在參加沃爾夫勒姆暑期研究計(jì)劃（Wolfram Summer Research Program），專注于一個(gè)名為PLAPT的藥物研發(fā)AI模型，研究方向?yàn)榻Y(jié)合親和力預(yù)測(cè)（binding affinity prediction）。

預(yù)印本：https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.02.08.575577v3

這項(xiàng)工作后來還被《自然·科學(xué)報(bào)告》（Nature Scientific Reports）的一篇癌癥治療論文引用。

到了2024年，他們開始嘗試將這一方法遷移至農(nóng)藥研發(fā)領(lǐng)域。

兩位創(chuàng)始人都曾親身接觸過農(nóng)業(yè)中的害蟲防治問題。Rose從他的在中國務(wù)農(nóng)的姑姑那里了解到害蟲控制的挑戰(zhàn)。Anand來自旁遮普，親眼目睹了有限的農(nóng)藥選擇如何影響作物產(chǎn)量。

2024年，18歲的Rose和19歲Anand創(chuàng)立的Bindwel。

該公司將人工智能驅(qū)動(dòng)的藥物發(fā)現(xiàn)技術(shù)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)，目標(biāo)是加快新農(nóng)藥分子的識(shí)別和測(cè)試速度。Bindwell進(jìn)入了Y Combinator 2025年冬季項(xiàng)目，計(jì)劃構(gòu)建AI模型并向主要農(nóng)化公司出售其訪問權(quán)限。

但他們并沒有多少進(jìn)展——大多數(shù)殺蟲劑行業(yè)的從業(yè)者不愿意將AI作為農(nóng)藥發(fā)現(xiàn)的核心部分。

在項(xiàng)目中期，他們受邀到Y(jié) Combinator創(chuàng)始人Paul Graham的家中，在露臺(tái)上與他進(jìn)行了大約45分鐘的談話。

在聽到他們的難題后，Graham提出了不同的方法：與其銷售工具，他們可以利用自己的模型親自發(fā)現(xiàn)新的農(nóng)藥分子，并直接許可知識(shí)產(chǎn)權(quán)。

隨后，Graham在X上發(fā)文稱：「Bindwell的創(chuàng)始人應(yīng)該會(huì)做得不錯(cuò)。他們聰明，點(diǎn)子也很好。」

接受了Graham的建議，Bindwel調(diào)整到了新的商業(yè)模式，并在種子輪融資中籌集了600萬美元，由General Catalyst和A Capital聯(lián)合領(lǐng)投，Graham本人也親自投資。

順便一提，Graham是奧特曼的伯樂，曾認(rèn)命奧特曼為Y Combinator的高管，多次力挺奧特曼。

蛋白質(zhì)AI：從諾獎(jiǎng)到農(nóng)藥

Bindwell為農(nóng)藥設(shè)計(jì)開發(fā)了一套自有的AI套件，旨在減少幻覺。

該軟件包括

結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)模型Foldwell，受DeepMind的AlphaFold啟發(fā)的定制擴(kuò)散模型，用于識(shí)別目標(biāo)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)；

APPT，一個(gè)用于生物農(nóng)藥篩選的蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用模型。

這兩個(gè)工具的目的，是找出害蟲特有，且與其它害蟲所需蛋白緊密互作的靶點(diǎn)蛋白，一旦找到這些蛋白質(zhì)，你就可以設(shè)計(jì)出能與它們結(jié)合并阻止它們發(fā)揮作用的東西。

而這便是PLAPT，一個(gè)開源的蛋白質(zhì)-配體相互作用模型所做的。

它能夠在六小時(shí)以內(nèi)掃描所有已知的合成化合物，找到目標(biāo)蛋白的合適配體，找到的配體可以作為潛在的農(nóng)藥候選分子。

據(jù)報(bào)道在，Affinity Benchmark v5.5 上，Bindwell的AI工具優(yōu)于現(xiàn)有工具1.7倍。該工具可以一次分析「數(shù)十億」個(gè)分子，性能比DeepMind的AlphaFold-3快四倍。此外，該套件還集成了一個(gè)不確定性量化系統(tǒng)，用于標(biāo)記結(jié)果何時(shí)可信以及何時(shí)需要更多數(shù)據(jù)。

目前，Bindwell正在實(shí)驗(yàn)室中測(cè)試其AI生成的分子的有效性。它還在與第三方合作伙伴合作，以進(jìn)一步驗(yàn)證模型。

它還正在與幾家全球農(nóng)化公司進(jìn)行早期討論，預(yù)計(jì)首筆合作將在不久后達(dá)成。一年之內(nèi)，Bindwell希望與其中一些公司開始進(jìn)行許可協(xié)議，將AI設(shè)計(jì)出的農(nóng)藥分子作為產(chǎn)品授權(quán)農(nóng)藥生產(chǎn)商使用。

此外，Bindwell也在和中國和印度的相關(guān)機(jī)構(gòu)商談，以進(jìn)行實(shí)地測(cè)試。

另類AI創(chuàng)業(yè)

對(duì)于將生物制藥領(lǐng)域使用AI的模式用于農(nóng)藥設(shè)計(jì)，這從原理上是可行的，也可算得上是卷的飛起的行業(yè)對(duì)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的降維打擊。

如果真能設(shè)計(jì)出如圖精準(zhǔn)治療的抗腫瘤藥物那樣只殺害蟲，對(duì)人和益蟲無害的新式農(nóng)藥，那無疑將是巨大的成功。

不過農(nóng)藥設(shè)計(jì)和制藥畢竟有所不同，自然界中的生物眾多，如果AI設(shè)計(jì)的殺蟲劑只是檢索了有限的數(shù)據(jù)庫，那其可能會(huì)對(duì)某些本土物種造成傷害。

大規(guī)模推廣之前，還是要謹(jǐn)慎測(cè)試。

AI把原本十年一代的農(nóng)藥研發(fā)，壓縮為可以用算力迭代的搜索問題——背后是資本、算力與傳統(tǒng)農(nóng)田的正面相撞。

參考資料：

https://techcrunch.com/2025/11/13/teen-founders-raise-6m-to-reinvent-pesticides-using-ai-and-convince-paul-graham-to-join-in/

https://bindwell.ai/posts/defeating-pests-with-ai

https://x.com/deedydas/status/1989063077095162291

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