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2026年4月，上海人工智能实验室联合复旦大学、上海交通大学医学院附属瑞金医院、上海市病毒研究院，共同推出双模态AI预测模型ViraHInter。该模型可在无需湿实验前置的前提下，预测病毒与人体蛋白的相互作用，相比传统仅依赖单维度信息的预测方法准确率显著提升，有望缩短抗病毒创新药研发周期、降低早期研发成本，推动AI药物研发领域的技术落地。
传统的病毒-宿主蛋白相互作用预测方法，大多仅聚焦氨基酸序列或者蛋白质三维结构其中一类信息，无法充分整合两类特征的预测价值，很容易漏掉关键相互作用信息。
ViraHInter的核心突破，就在于实现了蛋白序列与三维结构的双模态融合分析。它不仅可以生成病毒与宿主蛋白复合物的全原子三维结构，精准呈现每个原子的相互作用关系，为下游药物分子设计提供清晰的结构基础；还能借助蛋白语言模型，识别病毒快速变异过程中保留的保守序列模式，大幅提升预测结果的准确性。
在传统抗病毒药物研发流程中，明确病毒劫持人体蛋白的作用机制、筛选潜在药物靶点，需要投入数月甚至数年的湿实验验证，不仅研发成本高，面对快速变异的病毒也很难跟上响应速度。
ViraHInter可以在完全不需要湿实验前置的情况下完成预测，直接为研发团队输出可靠的靶点相互作用信息。在已完成的公开基准测试中，该模型的预测表现显著领先现有主流单模态方法，行业预期它可将抗病毒药物早期研发周期压缩近三成，大幅降低新药研发的门槛。
近年来AI赋能药物研发已经成为全球AI领域的核心落地方向之一，抗病毒药物因为靶点不确定性高、变异快，对AI技术的需求更为迫切。
本次ViraHInter由人工智能研发机构与病毒学、临床医学领域的顶尖机构联合开发，是AI与生命科学交叉融合的典型产学研成果。据了解，该模型后续将逐步向行业开放，助力更多研发团队快速推进抗病毒新药的早期研发，提升应对新发突发传染病的研发响应速度。
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