11月10日，神威数智(无锡)科技有限公司联合国家超算无锡中心在2024世界物联网博览会上发布了业界首个对标AlphaFold3的国产大模型—SWBind。

SWBind是神威数智依托国家超算无锡中心“太湖之光A+”智能超算系统提供的强大计算资源支持上研发而成。据介绍，SWBind可以对蛋白质、DNA、RNA等大分子及小分子进行建模，并模拟其化学修饰。通过扩散方法，模型从原子噪声图像逐步降噪，最终生成分子结构的3D坐标，从而实现对分子结构的精准预测。SWBind采用成对残基关系编码器，处理成对表示和单一表示，大幅提升了对复杂生物分子相互作用的建模能力。

在数据方面，SWBind的训练数据来源广泛，涵盖了蛋白质、核酸、小分子和金属离子等多种结构数据，并结合了自主研发的高质量大规模数据集 BindingNet，使得模型具备了卓越的生物分子系统处理能力。

图源：国家超算无锡中心

神威数智方面表示，SWBind在常规的小分子配体、核酸分子（包括DNA和RNA）以及蛋白质的结构预测精度上能与AlphaFold3相媲美，并在模型置信度上达标。

应用方面，在学术领域，研究人员可使用SWBind模型展开蛋白质结构预测，对已知和未知的蛋白质序列进行结构预测，验证模型的准确性和可靠性。了解特定蛋白质的结构有助于揭示疾病的发病机制，为疾病的预防和治疗提供理论依据。

在工业领域，SWBind模型可支持新药研发、个性化医疗、生物技术革新等。制药公司可利用SWBIND模型快速筛选潜在的药物靶点，缩短药物发现周期，降低研发成本；SWBind通过精准预测个体化的蛋白质结构，可以为患者提供更加个性化的治疗方案，提高治疗效果；蛋白质结构预测技术的应用也促进了生物工程技术的发展，如合成生物学、基因编辑等领域。

据悉，SWBind已进入公测试用阶段，截至目前，已获得数十家国内院校、研究院所的密切关注并反馈良好。研究人员借助SWBind高性能计算线上服务，仅需几步简单的点击操作，就可以通过SWBind对蛋白质、DNA、RNA、选定配体等组成的复杂生物分子结构进行建模，预测蛋白质与细胞内其他分子的相互作用，协助研究者制定新的研究假设与验证，加速研究与开发流程。即便是没有广泛计算资源或深厚机器学习背景的研究者，也能轻松上手。

图源：国家超算无锡中心

SWBind试用版本：

http://formal.swbind.thuwaytec.com/login?redirect=/bioinformatics

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