一个承载着超过6000个复杂分子样本的评测工具箱，将全球生物计算研究从封闭的实验室推向了开放协作的新时代。
2026年2月初，字节跳动正式发布了生物分子结构预测模型Protenix-v1，并在Apache 2.0协议下全面开源代码及参数。
这标志着全球首个在相同训练数据、模型规模及推理预算下，性能表现达到甚至超越AlphaFold3的全开源模型正式诞生。
01 技术破局：Protenix-v1全面开源重塑行业格局
生物计算领域迎来重磅开源力量。字节跳动此次发布的Protenix-v1具备全原子3D结构预测能力，能够精准处理包括蛋白质、核酸以及小分子配体在内的复杂生物系统。
与谷歌旗下DeepMind开发的AlphaFold3相比，Protenix-v1最显著的突破在于其完全开源特性。
该模型完整复现了AlphaFold3的核心能力，将原本封闭的先进技术向全球科研社区开放。
这并非简单的技术复刻。根据AIbase了解，Protenix-v1在多项基准测试中展现出与AlphaFold3相当甚至更优的性能表现。
为实现公平透明的评估，字节跳动同步推出了PXMeter v1.0.0评测工具箱，其中包含超过6000个复杂分子样本，为研究人员提供了标准化的性能测试工具。
02 市场生态：AI蛋白质设计快速增长迎来新催化剂
全球AI蛋白质设计市场正经历高速发展期。据QYResearch最新数据显示，2025年该市场销售额已达到4.96亿美元，预计到2032年将增长至14.94亿美元，年复合增长率达16.8%。
这一市场的核心驱动力来自制药行业研发成本的持续上升、对快速生物制剂开发的迫切需求以及生物学基础模型的进步。
当前AI蛋白质设计市场以软件和知识产权为驱动，基于平台的SaaS或授权软件解决方案的毛利率可高达70%至85%。
Protenix-v1的全面开源将可能改变这一商业模式，大幅降低研究门槛，使更多中小型研究机构和企业能够接触到顶尖的生物分子预测技术。
多组学技术的快速发展也为生物分子预测提供了更丰富的应用场景。2026年多组学市场规模预计将达到29.3亿美元，并保持12.5%的年复合增长率，到2032年有望增至59.8亿美元。
03 科学挑战：从静态结构到动态交互的跨越之路
尽管AlphaFold系列在蛋白质结构预测方面取得了突破性进展，但仍面临多项技术挑战。AlphaFold3在预测固有无序区域方面并未显著优于其前代产品。
2026年1月《蛋白质科学》杂志上发表的研究指出，AlphaFold2在识别固有无序区域方面仍是首选，因为它能够避免结构幻觉同时提供与AlphaFold3相当的预测效果。
隐蔽位点预测是另一个关键挑战。这些位点仅在蛋白质发生构象变化时才会形成或暴露，对于拓展“不可成药”靶点至关重要。
波士顿大学团队的研究发现，AlphaFold3在给定配体信息时能够预测出结合该配体的构象，但缺乏配体信息时则难以准确预测隐蔽位点。
为克服这些限制，研究人员已开始开发基于AlphaFold3的改进模型。SiteAF3通过引入条件扩散机制与口袋信息引导，在蛋白-小分子复合物预测上的成功率从AlphaFold3的62.0%提升至71.6%。
04 应用前景：从药物研发到合成生物的广阔天地
亚太地区生物技术领域正迎来创新加速期。2026年，该地区的研究重点集中在人工智能驱动的发现、多组学整合和类器官模型三大领域。
这些技术正在重塑科学家探索复杂生物学的方式——AI提供计算能力，多组学提供分子深度，类器官和微生理系统提供人类相关背景。
Protenix-v1的开源发布恰逢其时，为这一创新生态系统注入了新动力。该模型能够精准预测蛋白质、核酸及小分子配体的相互作用，为药物发现、抗体工程和合成生物学等领域提供了强大工具。
全球AI蛋白质设计市场的主要应用领域包括药物发现与生物制剂、酶工程与工业生物技术、抗体与疫苗设计等。Protenix-v1的开源特性有望在这些领域催生更多创新应用。
05 开源影响：打破壁垒加速全球科研协作
Protenix-v1采用Apache 2.0开源协议，意味着全球研究人员不仅可以自由使用这一先进工具，还能够基于它进行修改和二次开发。
这种开放性对于生物计算领域尤为重要，因为它打破了技术壁垒，使资源有限的研究团队也能接触最前沿的工具。
行业分析指出，AI蛋白质设计市场面临高准入壁垒，包括对数据质量和跨学科专业知识的高度依赖。开源模型的普及将有助于降低这些门槛，促进更多创新涌现。
字节跳动此举可能引发行业连锁反应，推动更多企业开放其生物计算模型，加速整个领域的技术进步和应用落地。
字节跳动同步推出了PXMeter v1.0.0评测工具箱及Web服务器，方便全球科研人员验证和应用这一突破性技术。
开放协作的价值正超越技术垄断。当全球研究机构开始在Protenix-v1的开源基础上探索新的生物分子相互作用时，下一个颠覆性的药物设计可能正从某个大学的实验室萌芽。
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