中国团队与海外团队同场竞技的机会来了！Poreva Open全球AI蛋白质设计挑战赛开赛|open|poreva|实验|细胞|蛋白质

编辑丨王多鱼

排版丨水成文

由镁伽科技发起并主办的Poreva Open 全球 AI 蛋白质设计挑战赛公布了首批 3 道赛题，2026 年 10 月 19 日起开放报名。首批赛题选择了与 Anthropic × Adaptyv Bio 挑战赛相对应的 3 道题，面向全球开放，不限定模型与技术路线，计划对超过 10000 条蛋白质设计序列开展双盲湿实验验证，让不同背景的团队在统一规则下接受真实实验检验。

蛋白质是生命的核心执行者，从催化化学反应、传递信号到构成细胞结构，几乎所有的生命活动都离不开蛋白质。自然界的天然蛋白质是亿万年进化的结果，而人类面临的新挑战——例如老龄化相关疾病、环境污染和气候变化——需要新的解决方案，但我们没有数百万年的时间去等待自然进化。

而诺贝尔奖得主、蛋白质设计先驱David Baker教授为我们展望了一个激动人心的新时代——未来十年内，蛋白质从头设计（de novo protein design）将解决人类面临的重大难题，并在医学、可持续发展和生物技术领域发展成为一项基础性工具。我们可以利用这些工具设计出可能成为攻克癌症、阿尔茨海默病的利器，制造出高效环保的工业催化剂，甚至能组装成微小的“纳米机器”，执行特定的任务。

蛋白质从头设计（de novo protein design），顾名思义，就是完全从零开始，设计出具有全新结构和功能的蛋白质，而不是改造现有的天然蛋白质。如今，人工智能（AI）的加入，让蛋白质从头设计正从一门高深莫测的科学，转变为一种强大的工程学，从费力地“计算”可能性，转向高效地“生成”解决方案。

然而，从 AI 从头设计到真实生物学功能之间，仍存在关键鸿沟——模型预测结果并不等同于真实世界中的实验表现。此外，不同模型、数据体系和评价方法之间缺乏统一、公开、可比较的试验标准，这导致难以准确衡量哪些才是真正有效的设计。

层出不穷的 AI 模型可以生成无限可能，但只有真实实验才能决定哪些可能具有科学价值。未来的蛋白质设计竞争，不会只是模型竞争，而是：模型能力 × 科学算力 × 实验自动化 × 数据闭环能力。

正因如此，Poreva Open全球AI蛋白质设计挑战赛应运而生，该挑战赛的初衷是探索建立一套从计算设计到实验验证的完整蛋白创新体系、一个面向全球研究者开放的公共实验评价基础设施。

建立 AI 蛋白质设计的“真实世界评价体系”

1、连接真实产业需求，推动应用转化

挑战赛由镁伽科技发起并主办，联合腾讯云、Twist Bioscience、Galatek、诺唯赞、广药数科、思朗科技及明势创投、英诺基金等产业与生态伙伴共同支持，拓展了赛事连接科研、技术与产业的可能性。该挑战赛不仅关注蛋白质设计在算法与实验层面的表现，而是引入真实产业需求设计赛题和评价体系，促进技术创新与实际研发需求之间的连接，为后续应用探索和产业转化积累基础。

2、万条设计序列统一验证

挑战赛围绕真实生物学靶点设置赛题，关注的不只是分子能否与目标结合，更关注其在真实生物环境中的综合表现。挑战赛共设置 5 道赛题，评价维度覆盖亲和力、热稳定性、种属交叉反应、pH 选择性和非特异性结合、细胞功能等验证指标，计划评测超过 10000 条蛋白质设计序列，让不同设计方法接受更深入、规模化的实验检验。

3、建立评测“科学标尺”

挑战赛采用赛前规则冻结、统一实验流程、双盲评测机制，降低主观因素影响。所有参赛设计将在统一的实验流程与评测标准下接受真实实验验证，并在赛事结束后开放实验结果，为全球研究者提供可比较、可复核的真实实验数据基础。

4、不限模型、算法和路线

挑战赛不限制也不偏向特定模型、算法与技术路线，鼓励不同技术路径在同一套真实实验基础设施上展开竞争。通过连接 AI 模型、蛋白质设计与湿实验验证和数据反馈，赛事希望推动实验结果反向促进模型迭代，为 AI 驱动的生物医药研发提供可复用的公共基础设施。

5、全球开放、同场竞技

挑战赛面向全球开放，不设地域限制，欢迎来自科研机构、高校实验室、生物技术企业及 AI 公司的专业人士参与。无论何种技术背景或采用何种设计方法，都可以在统一的规则下提交设计、接受实验检验，并以真实结果参与全球范围的技术交流。

2026 年 10 月 18 日，Poreva Open 全球 AI 蛋白质设计挑战赛官网正式上线，网址：https://porevaopen.megalaxylab.com/

该挑战赛的发起及主办方——镁伽科技，成立于 2016 年，是国内人工智能领域领先的自主智能体提供商，长期聚焦 AI for Science 和 AI for Semi 两大前沿方向，致力于构建连接 AI、实验执行与数据反馈的基础设施。对于 AI 蛋白质设计这类“模型生成海量候选，最终依靠实验筛选验证”的任务，镁伽的能力边界不只是提供自动化设备，而是把样本处理、试验执行、数据回收组成成可接入模型迭代的研发基础设施，让计算端的设计能够稳定进入物理端的规模化验证。
首批 3 道赛题公布，今日起开放报名

2026 年 9 月，AI 大模型公司Anthropic宣布与湿实验验证服务商Adaptyv Bio联合推出蛋白质设计挑战赛，旨在挑战利用 AI 设计新型候选蛋白药物，Adaptyv Bio 将对 5000 个蛋白质设计进行湿实验验证。该挑战赛虽号称全球竞赛，但禁止包括中国在内的多个国家和地区的团队参赛。

而镁伽科技发起并主办的Poreva Open 全球 AI 蛋白质设计挑战赛，是真正的面相全球开放、不限定模型，并预计对 10000+ 个蛋白质设计设计进行双盲湿实验验证。

据悉，Poreva Open 首届赛事共设置5 道挑战赛题目，首轮赛题对照 Anthropic × Adaptyv Bio 挑战赛，让不同背景的 AI 模型围绕同样的问题展开比较，也为无法参加 Anthropic × Adaptyv Bio 挑战赛的国内团队提供机会。
Poreva Open 挑战赛覆盖了亲和力、热力学稳定性、种属交叉反应、pH 选择性、非特异性结合、细胞功能等多项验证指标，相比 Anthropic × Adaptyv Bio 挑战赛，增加了热力学稳定性非特异性结合这类成药性分析指标，进一步考察候选设计分子的综合性质。此外，赛后还将选取部分表现领先的候选分子开展进一步验证，引入类器官等更接近真实生理环境的模型，深入评估其功能表现，并公布验证结果。

首轮 3 道赛题围绕真实生物学靶点展开，要求参赛者从头设计蛋白质分子，并通过真实实验验证其能否实现预期功能。这不仅考验 AI 生成新分子的能力，也将进一步检验设计能否经受真实生物学环境的考验。

挑战 1：设计一个条件响应型 EGFR 结合蛋白，EGFR 是肿瘤学中临床验证最充分的靶点之一，本挑战要求参赛者提供的设计序列在人源 EGFR 结合能力、临床前研究所用同源物种 EGFR 的交叉结合能力、热力学稳定性、低非特异性结合上拥有良好表现，且可以实现在酸性组织条件下的选择性结合。
挑战 2：设计一个条件响应型TNF-α 结合蛋白，TNF-α 以三聚体形式传递信号，三个亚基交汇处各有一个受体结合位点，是类风湿关节炎与克罗恩病的抗体药物作用的靶点。本挑战要求参赛者提供的设计序列在人源结合能力、鼠源 TNF-α 结合能力、热稳定性、低非特异性结合上拥有良好表现，且必须在中性 pH 下牢牢结合人源 TNF-α，而在酸性 pH 下将其释放。
挑战 3：设计一个GLP-1R激动剂，GLP-1R 是肠道激素 GLP-1 的受体，具有七次跨膜螺旋，是治疗 2 型糖尿病与肥胖症的药物作用靶点。本挑战要求参赛者提供的设计序列具有良好的人源 GLP-1R 结合能力、热力学稳定性和低非特异性结合表现，且必须能够在细胞验证实验中成功激活受体。

这些任务不仅要求 AI 设计出能够结合目标的蛋白/多肽分子，也进一步考察分子能否满足更具体的功能要求，全部实验验证计划在镁伽鲲鹏实验室（Megalaxy Lab）完成。鲲鹏实验室作为镁伽科技承接此次挑战赛的规模化验证的核心平台，其定位并非传统的实验外包，而是一套面向 AI 药物发现的自主实验基础设施，依托其规模化蛋白表达、纯化、结合检测、细胞功能和类器官实验能力，可对样本、流程与数据进行全过程追踪，从而将不同参赛团队、不同模型产出的万级蛋白质设计放到同一标尺下比较，降低实验执行差异对结果比较的干扰，支持万级设计的标准化验证与结果复核，而不是只做零散的复现。

在生物世界看来，Poreva Open 挑战赛的核心并非“AI 设计”，而是建立“科学标尺”。如今，AI 设计蛋白的序列本身已不是最难的一环，真正难的是：计算评分高≠真的能表达、稳定、特异性结合、有功能。Poreva Open 挑战赛不是“又办了一个大赛”，更是尝试把“万条设计+统一实验流程+双盲评测+结果公开”做成行业标准。相比国内外其他大赛，Poreva Open 挑战赛的验证指标更“药物化”，不局限于模型能力演示，而是将模型能力的检验与早期药物研发对分子性能的要求相连接，其评价指向一个更实际的问题：AI 设计出的分子，是否值得投入下一步研发。

百万奖金、千万级投资机会

Poreva Open 全球 AI 蛋白质设计挑战赛，首届赛事设置总榜前三名现金奖励——