近日，AI for Science主题黑客松Boltz × AI4Science Zurich Hackathon在瑞士苏黎世举行。
活动汇集跨国药企Merck（德国默克）、AI制药企业Boltz、苏黎世联邦理工和AI4Science Zurich等机构参与和支持，吸引了来自欧洲多地的AI与生命科学研究人员参与。
比赛主办方之一的Boltz最近刚获得英伟达创始人黄仁勋的投资，旗下Boltz-1是首个性能达到 AlphaFold3 水平的完全开源模型，已被全球领先科研机构、生物科技公司及大型制药企业广泛采用。
其中，Boltz Challenge比赛要求参赛团队针对8个化合物和约120个蛋白靶点，预测不同化合物是否可能对相应靶点产生作用。最终预测结果通过预先未公开的真实实验数据进行验证。
最终，由Space Generate首席技术官（CTO）Sacha Javor参与的团队获得Boltz Challenge第一名。
Space Generate随后在官方LinkedIn中介绍，获胜方案将Space Generate的Polypharmacology Browser（PPB）和Boltz这两个互补的AI模型，与分子对接、虚拟筛选相结合，形成了一套定制化预测流程。
Boltz Challenge究竟在比什么？
在药物研发过程中，一个分子除了作用于预期靶点，还可能与其他蛋白发生相互作用。这些潜在的非预期靶点，既可能带来新的药理作用，也可能意味着潜在的安全性风险。
因此，如何从计算层面提前判断一个分子可能作用于哪些蛋白，是药物发现中的重要问题。本次挑战把这一问题转化为明确的预测任务：参赛者需要在答案未知的情况下，对大量化合物—蛋白组合逐一判断活性或非活性。
冠军方案：PPB与Boltz的多模型协同
获胜方案并未依赖单一模型，而是将Space Generate的专有PPB模型、Boltz、分子对接和虚拟筛选整合为一套定制化预测流程。
其中，PPB主要用于多靶点药理预测和潜在靶点识别；Boltz提供蛋白—小分子结构与相互作用信息；分子对接和虚拟筛选进一步补充结构判断和候选排序。
Space Generate的首席技术官Sacha Javor表示：
“我们很快意识到，单一方法不足以覆盖所有情况。于是我提出将PPB加入进来，与Boltz及其他计算方法结合，发挥各自优势。最终结果很令人振奋——我们取得了第一名。”
从PPB到Space Generate的
完整药物发现体系
Space Generate是一家聚焦AI驱动药物发现的生物科技公司。核心能力是利用AI探索超大化学空间，并将计算设计、多参数优化与实验验证连接起来，用于发现和推进具有成药潜力的候选分子。
PPB只是Space Generate整体能力的一部分。公司的研发流程可以概括为：超大化学空间构建→ AI导航→多参数优化 → 候选优选 → 合成与实验验证 → 数据反馈与持续优化。
目前，Space Generate的技术布局覆盖多肽、小分子、寡核苷酸以及多种偶联分子，并围绕口服环肽、血脑屏障穿透、细胞渗透等更具挑战性的成药性质建立相应的化学空间和计算策略。
更重要的是，这套体系并不止于计算预测。Space Generate已有持续推进的研发管线，最快可在4–12个月内从靶点确认推进至临床前候选化合物（PCC），并已有候选分子进入临床阶段。
AI药物发现的竞争
正在从“模型”走向“体系”
真实药物研发是多变量问题。
随着高水平模型越来越容易获得，企业差异化正在从“有没有一个好模型”，转向能否把不同模型、化学知识、多参数优化、实验验证和研发反馈连接成持续运转的发现体系。
对药物研发而言，真正有价值的并不是一个漂亮的模型分数，而是更高质量的候选分子、更少的无效实验，以及更高效的研发决策。
瑞士科研生态中的协作与连接
此次挑战也体现了瑞士AI科学与计算药物发现社区的跨机构协作。Sacha Javor长期活跃于伯尔尼大学Reymond实验室及相关科研社区，获奖团队同时汇集了来自苏黎世联邦理工学院等不同背景的研究人员。
对Space Generate而言，此次挑战不仅体现了公司在瑞士AI与计算药物发现生态中的持续参与，也直观展示了PPB模型与前沿AI模型及其他计算方法协同解决实际预测问题的能力。
现场技术交流，Boltz CEO Gabriele Corso参与讨论
一句话总结：当高水平AI模型越来越丰富时，真正重要的能力正在从“拥有一个模型”，转向“把多个模型、化学知识与实验反馈整合成更可靠的药物发现体系”。此次Boltz Challenge的第一名，正是Space Generate这一技术路径的一次直观体现
—The End—
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