5 家藥企用 2 萬份私有資料聯邦訓練改進 OpenFold3
2026 年 9 月 14 日《Nature》發表 5 家藥企合作研究：用超過 2 萬份未公開的蛋白質—小分子結構資料，以聯邦訓練改進 OpenFold3。在 1056 個留出結構測試中，新模型高精度預測超過一半，公開版 OpenFold3 約三分之一，兩項關鍵指標分別提升約 10% 和 11%。參與方為 AbbVie、Astex、BMS、強生與武田，資料無需外流；英國 OpenBind 專案獲最高 800 萬英鎊支援，計劃 5 年內建開放資料庫。
AISB Network 首個專案顯示，藥企私有結構資料不出企業即可聯邦訓練，蛋白質—藥物相互作用預測準確率提升約 10%，為資料受限的結構模型指出可行路徑。
原標題：数据不出药企，AI却学会了更多：蛋白质模型迎来一次重要升级
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