Protenix reproduce open-source AlphaFold3 realmente puede competir, pero los pilares principales llevan la tecnología y se van a emprender, AML bajo el mando de Yang Zhen ya no es activo, este ajuste en el guion es un poco delicado—la cadena de descubrimiento de fármacos es demasiado larga, desde la tasa de acierto en nanomoles hasta la validación IND, la paciencia del capital es más difícil que la tecnología

Según Beating, el equipo de AI for Science de ByteDance Seed está discutiendo una nueva ronda de ajustes, planeando transferirse de AML a Yang Zhenyuan, pero la otra parte no está siendo muy receptiva. Los pilares clave Gu Quanquan, Xiao Wenzhi y otros ya han dejado sus empleos para emprender, enfocándose en el diseño de fármacos y proteínas con IA, y han obtenido inversión en dólares estadounidenses. Los logros del equipo incluyen Protenix (reproducción de código abierto de AlphaFold3) y PXDesign, logrando una tasa de acierto de 20% a 73% en seis puntos de destino y cinco puntos. La cadena de descubrimiento de fármacos es larga, requiere validación en húmedo, en animales, IND y verificación de BD, impulsando el desarrollo de activos.