6月9日，中国科学院上海有机化学研究所研究团队在《美国国家科学院院刊》发表突破性成果，成功开发生成式人工智能模型Void-X，实现蛋白质相互作用的高精度原子尺度预测。该模型由杨景、袁军英与James J. Chou等人共同研发，彻底颠覆了现有AI蛋白设计依赖自上而下构建整体骨架的传统范式。Void-X采用自下而上的原子填充策略，以1.72亿参数深度捕捉局部原子相互作用与远程耦合规律。研究团队从蛋白质数据库中提取超800万个球形原子簇构建训练集，通过掩码预测技术优化界面原子排布。测试显示，该模型在链内与链间原子簇预测上的准确率分别高达78.3%与68.2%。这一成果突破了传统框架的局限，首次实现基于物理直觉的原子级蛋白质相互作用从头生成。Void-X的问世为精准药物研发、抗体疗法优化及合成生物学领域提供了强大的计算工具，将显著加速针对复杂疾病的分子设计进程，推动靶向治疗技术的跨越式发展。