AI4S大牛顾全全创业公司新模型：全原子结构预测，成功率高达79.07%

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2026 年 9 月，AI4S 大牛顾全全宣布创业，公司 Geodesic Intelligence 正式登场，并同时披露了相关平台、模型与实验室的信息。

如今，Geodesic 正式介绍了 NovaAtom-Lite。作为 NovaAtom 模型家族的首个模型，它面向蛋白质、核酸及其结合分子进行全原子结构预测，重点展示了模型在抗体-抗原和蛋白质-小分子配体界面预测上的能力。

Geodesic 希望把生物学基础模型、计算工具和实验科学放进同一条研发链路中，缩短从生物学问题到药物候选物的距离。这也是该公司此前提出的整体药物发现路线中，结构预测这一环节的一次具体落地。

原文链接： https://www.geodesiclab.com/news/introducing-novaatom-lite

分子预测

NovaAtom-Lite 接收生物分子复合物中蛋白质、DNA 和 RNA 链的序列，以及参与结合的小分子配体信息，输出复合物中每个重原子的三维位置。它可以处理任意数量的蛋白质链，包括经过修饰或含有非标准残基的蛋白质；也支持单链、双链 DNA 和具有复杂结构的 RNA，以及与它们结合的蛋白质。

图 1：由八种分子绘制成的 NOVAATOM。

模型还允许用户提供额外的结构信息。例如，用户可以指定环肽及其闭环方式，或者明确两个原子之间存在共价键，以描述共价抑制剂、糖链或交联结构。对于蛋白质接触区域和配体结合口袋，用户也可以提供提示信息。不过，这些接触和口袋信息只是模型参考的线索，并不是必须满足的硬性约束。

输出方面，模型不仅生成一组结构坐标，还可以提供多个独立采样、经过排序的候选结构，以及不同层级的置信度指标。pLDDT 用于评估局部结构的可信程度，PAE 用于反映残基之间的相对位置误差，ipTM 则用于衡量分子界面的可靠性。

性能表现

Geodesic 首先在 FoldBench 上评估 NovaAtom-Lite。这个基准包含 1522 个生物分子复合物，结构来自 2023 年 1 月 13 日至 2024 年 11 月 1 日期间提交的 PDB 记录，并根据与 AlphaFold 3 训练集的相似程度进行筛选。评估覆盖八类任务，包括五种分子界面预测，以及蛋白质、DNA 和 RNA 单体结构预测。

在抗体-抗原界面预测中，NovaAtom-Lite 对 172 个界面进行测试，按照 DockQ 不低于 0.23 作为成功标准，其最佳排序预测的成功率达到 79.07%。作为对照，IsoDDE 的报告结果为 75.58%，AlphaFold 3 在 FoldBench 自身评估中为 47.90%。

图 2：NovaAtom-Lite 在抗体-抗原界面预测的性能表现。

在蛋白质-配体预测中，NovaAtom-Lite 对 558 个界面取得 77.06% 的成功率，判定标准是配体 RMSD＜2 Å，同时 LDDT-PLI＞0.8。IsoDDE 为 75.99%，AlphaFold 3为 64.90%。这两项任务也是 Geodesic 着重强调的优势所在。

图 3：八个任务表现汇总。

不过，模型并没有在所有任务上取得第一。总体来看，NovaAtom-Lite 在 FoldBench 的八项任务中有三项排名第一，七项进入前三。它最明显的竞争优势并不在所有分子结构预测任务上平均展开，而是集中于抗体—抗原和蛋白质—配体结合界面。

案例研究与置信度

NovaAtom-Lite 的案例展示了模型在复杂分子界面上的具体能力。例如，在 KRAS G13D 与一种靶向 switch-II 口袋的小分子抑制剂的测试中，配体结合需要伴随蛋白质 switch-II 区域的构象变化，形成原本未打开的结合口袋。

NovaAtom-Lite 预测的配体 RMSD 为 0.98 Å，而 OpenDDE 为 17.74 Å。模型在 25 个采样结果中都能将 switch-II 区域预测到接近晶体结构的位置，并重现 12 个原生极性接触。

图 4：蛋白质-配体案例分析。

而关于模型置信度是否能反映真实的预测质量，则是团队关心的另一个问题。研究团队将 NovaAtom-Lite 与 OpenDDE 在 FoldBench 上的 691,945 个残基进行对照，比较模型给出的 pLDDT 与实验结构中的实际误差。

结果显示，在 pLDDT＞90 的高置信度区域，两种模型的 Cα 原子位置误差中位数均为 0.47 Å；而在 pLDDT＜50 的低置信度区域，NovaAtom-Lite 的误差中位数为 9.32 Å，OpenDDE 为 13.5 Å。与此同时，NovaAtom-Lite 低置信度残基中有 67% 在实验结构中没有被解析出来，相比之下 OpenDDE 仅为 52%。

图 5：pLDDT 对 NovaAtom-Lite 和 OpenDDE 观测误差的对比。

当然，低置信度并不必然意味着模型预测错误。对实际研发而言，置信度指标的价值在于帮助研究人员区分哪些结构区域可以优先参考，哪些区域仍需要额外分析和实验确认。

让结构预测成为药物研发的前置工具

从公司整体布局来看，NovaAtom-Lite 并不是一个孤立的结构预测工具。它可以通过 Geodesic API 接入用户自己的代码，也可以在 NovaDDE 平台中使用。此前公司介绍的 NovaDDE、NovaAtom、NovaLab 三者共同指向一条从提出生物学问题、计算分析分子结构，到实验验证候选结合物的研发路径。

对于 Geodesic 而言，NovaAtom-Lite 更像是其长期路线中的第一个可见模型成果。接下来，NovaAtom 系列能否在更广泛的分子类型和结构任务上持续提高预测能力，NovaDDE 能否把这些能力有效组织进药物发现流程，以及NovaLab 能否建立稳定的计算—实验反馈循环，将共同决定这套 AI 原生药物发现平台能走多远。