Boltz-2生醫分子互動預測：藥物開發加速，2025見！

Boltz-2 模型：生醫分子互動預測的新星，加速藥物開發！ (附新手入門指南)

各位熱愛科學、對生醫領域充滿好奇的朋友們，大家好！今天我要來跟大家介紹一個超酷的開源模型，叫做 Boltz-2。它就像一位聰明的生醫分子偵探，能幫助我們預測生物分子之間的交互作用，而且速度超快，簡直是藥物開發的加速器！

為什麼 Boltz-2 這麼厲害？跟 AlphaFold3 有什麼不一樣？

如果你對蛋白質結構預測有所了解，一定聽過 AlphaFold。Boltz-2 其實是 Boltz 系列模型的最新力作。第一代的 Boltz-1 就已經展現了接近 AlphaFold3 的準確度，而 Boltz-2 更上一層樓，不僅能預測複雜的分子結構，還能同時預測分子間的結合親和力！這非常重要，因為藥物開發的關鍵就在於找到能與目標分子 (例如病毒蛋白) 緊密結合的藥物分子。

簡單來說，Boltz-2 的厲害之處在於：

• 結構與親和力兼顧: 不僅預測分子結構，還能預測分子之間的結合強度。
• 速度快: 比傳統的物理模型 (FEP) 快 1000 倍！
• 開源免費: 任何人都可以免費使用，加速科學研究和藥物開發。
• 準確度高: 在結合親和力預測方面，已經接近物理模型 FEP 的準確度。

Boltz-2 能做什麼？

Boltz-2 的應用範圍非常廣泛，特別是在藥物開發領域：

• 早期藥物篩選: 快速篩選出有潛力的藥物候選分子。
• 先導藥物優化: 針對已知的藥物分子進行優化，提高其結合親和力。
• 蛋白質工程: 設計具有特定功能的新型蛋白質。
• 基礎科學研究: 深入了解生物分子之間的交互作用機制。

總之，只要涉及到生物分子交互作用的預測，Boltz-2 都能派上用場。

Boltz-2 適合我嗎？新手也能輕鬆上手嗎？

如果你是以下幾種類型的人，Boltz-2 就非常適合你：

• 生醫領域的研究人員: 需要預測分子結構和結合親和力。
• 藥物開發人員: 希望加速藥物篩選和優化過程。
• 對人工智慧在生物領域的應用感興趣的學生: 想要學習最新的技術。
• 程式開發人員: 想要貢獻開源專案，參與 Boltz-2 的開發。

身為一個技術部落格作者，我必須說，Boltz-2 團隊非常貼心，他們提供了完整的程式碼、模型權重，而且採用 MIT 授權，讓大家可以自由使用。 雖然 Boltz-2 的核心技術比較深奧，但只要你對生物和程式設計有基礎的了解，就能逐步上手。

新手入門指南：如何開始使用 Boltz-2

別擔心，即使你是新手，也能在 Boltz-2 的幫助下開啟你的生醫分子預測之旅。以下是一些步驟和建議：

1. 安裝 Boltz-2:

   Boltz-2 的安裝非常簡單，只需要幾行指令：

   pip install boltz -U
   

   或者，你也可以直接從 GitHub 上下載最新的程式碼：

   git clone https://github.com/jwohlwend/boltz.git
   cd boltz; pip install -e .
   

   小提醒: 建議在一個全新的 Python 環境中安裝 Boltz-2，避免與其他套件產生衝突。

2. 執行預測:

   安裝完成後，就可以開始執行預測了。Boltz-2 使用 YAML 格式的檔案作為輸入，描述你要模擬的生物分子和要預測的屬性 (例如親和力)。

   boltz predict input_path --use_msa_server
   

   input_path 指向 YAML 檔案或 YAML 檔案的目錄。你可以使用 boltz predict --help 查看所有可用的選項。關於輸入格式的更多資訊，請參考官方文件 (docs/prediction.md)。

   個人實作心得: 剛開始使用的時候，建議先從官方提供的範例 YAML 檔案開始，熟悉輸入格式和參數設定。

3. 理解預測結果:

   Boltz-2 會輸出多個預測結果，其中最重要的兩個是：

   • affinity_pred_value: 代表結合親和力的數值，單位是 log(IC50) (IC50 以 μM 為單位測量)。
   • affinity_probability_binary: 代表配體 (ligand) 是結合物的機率，範圍從 0 到 1。

   重要提醒: affinity_probability_binary 適合用於區分結合物和非結合物，而 affinity_pred_value 適合用於評估不同結合物的結合強度，以及分子修飾對結合強度的影響。

   錯誤排除指南: 如果你發現預測結果不合理，可以檢查以下幾點：

   • 輸入檔案的格式是否正確？
   • 參數設定是否合理？
   • 是否缺少必要的分子資訊？
4. 深入學習:

   Boltz-2 的官方文件非常詳細，包含了模型架構、訓練方法、應用範例等資訊。如果你想深入了解 Boltz-2，建議仔細閱讀官方文件。此外，你還可以加入 Boltz-2 的 Slack 社群 (https://join.slack.com/t/boltz-community/shared_invite/zt-34qg8uink-V1LGdRRUf3avAUVaRvv93w)，與其他使用者交流心得，或者向開發者提問。

Boltz-2 的未來展望

Boltz-2 團隊仍在不斷地改進模型，未來將會推出更多令人期待的功能，例如：

• 更新的評估程式碼: 提供更全面的評估指標，方便使用者比較不同模型的效能。
• 更新的訓練程式碼: 讓使用者可以根據自己的數據集重新訓練模型。

可以預見的是，Boltz-2 將會在生醫領域扮演越來越重要的角色，加速藥物開發和基礎科學研究的進程。

如何引用 Boltz-2

如果你在你的研究中使用了 Boltz-2，請引用以下論文：

@article{passaro2025boltz2,
  author = {Passaro, Saro and Corso, Gabriele and Wohlwend, Jeremy and Reveiz, Mateo and Thaler, Stephan and Somnath, Vignesh Ram and Getz, Noah and Portnoi, Tally and Roy, Julien and Stark, Hannes and Kwabi-Addo, David and Beaini, Dominique and Jaakkola, Tommi and Barzilay, Regina},
  title = {Boltz-2: Towards Accurate and Efficient Binding Affinity Prediction},
  year = {2025},
  doi = {},
  journal = {}
}

@article{wohlwend2024boltz1,
  author = {Wohlwend, Jeremy and Corso, Gabriele and Passaro, Saro and Getz, Noah and Reveiz, Mateo and Leidal, Ken and Swiderski, Wojtek and Atkinson, Liam and Portnoi, Tally and Chinn, Itamar and Silterra, Jacob and Jaakkola, Tommi and Barzilay, Regina},
  title = {Boltz-1: Democratizing Biomolecular Interaction Modeling},
  year = {2024},
  doi = {10.1101/2024.11.19.624167},
  journal = {bioRxiv}
}

如果你使用了自動 MSA 生成功能，請引用：

@article{mirdita2022colabfold,
  title={ColabFold: making protein folding accessible to all},
  author={Mirdita, Milot and Sch{\"u}tze, Konstantin and Moriwaki, Yoshitaka and Heo, Lim and Ovchinnikov, Sergey and Steinegger, Martin},
  journal={Nature methods},
  year={2022},
}

結論

Boltz-2 是一個功能強大、開源免費的生物分子互動預測模型，具有廣泛的應用前景。無論你是生醫研究人員、藥物開發人員，還是對人工智慧在生物領域的應用感興趣的學生，都可以從 Boltz-2 中受益。希望這篇文章能幫助你更好地了解 Boltz-2，並開始你的生醫分子預測之旅！

希望這篇文章對你有幫助！如果你有任何問題，歡迎在留言區提問。也歡迎分享你使用 Boltz-2 的經驗！

參考閱讀

https://github.com/jwohlwend/boltz