多肽药物设计长期面临一个结构性难题：如何让小分子的结合智慧"迁移"到多肽序列上？传统多肽生成模型依赖序列语言模型或结构预测，缺乏对靶标-配体相互作用模式的显式学习。
PharmaPepGen 是业界首款基于药效团引导的图扩散多肽生成模型。输入不是序列，而是小分子药效团的 3D 特征——药效团类型、空间坐标。输出是匹配目标理化性质与结合模式的多肽序列。图卷积网络负责学习靶标口袋与小分子配体的相互作用模式，扩散模型负责在该模式下生成多肽。
模型基于约 360 个晶体复合物结构训练。测试集上，对每个靶标生成 10 条序列，高度亲和序列的平均 ipTM 达到 0.79，接近天然配体水平（0.83）。这意味着生成的多肽不仅序列合理，而且与靶标的结合姿态可信。
在工业落地中，PharmaPepGen 已支撑超长效 GLP-1 受体激动剂的设计。团队生成 10,000 条全新序列，筛选 60 条候选肽，体外实验成功率 52%。候选肽 D13 的半衰期达到司美格鲁肽的 3 倍，糖尿病小鼠模型中降糖效果更优。
靶向多肽发现、环肽设计、口服多肽先导化合物生成——PharmaPepGen 将"小分子结合逻辑"与"多肽成药性"打通，实现了跨模态的定向设计。
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