AI 在湿实验里学会化学了吗？Leash Bio 把 5,000 次筛选做成推理沙盒

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药物发现模型可能靠记住实验者和数据中的线索得高分，却没有学会分子与蛋白怎样相互作用。Leash Bio 的 Ian Quigley 介绍，团队一边扩大湿实验数据，一边设计更难的拆分和干预，让模型不能轻易沿用这些捷径。一次竞赛中，模型在与训练集共享构件的分子上有所提升；换成骨架、构件和连接方式都不同的库后，没有队伍优于随机。团队后来发现模型靠蛋白上一小段序列识别身份，于是改变结合口袋中的氨基酸并重新筛选，让相似蛋白产生不同实验结果，再用于训练。Leash 还把已测数据做成快速实验沙盒，让 Agent 提出结构假设、选择分子并根据测量反馈继续调整。Ian 说团队一个周末跑了超过一万次优化过程，但这些选择仍限于已筛过的分子；模型能否可靠推到未测化学空间，仍待检验。