近期，维亚生物算法团队在《Journal of Chemical Information and Modeling》（JCIM）上发表了一篇题为《Pep2MARS: Automated Cyclic Peptide Parameterization for Molecular Dynamics and Compound Design》的创新性研究成果。文章由维亚生物上海副总裁兼MARS事业部负责人钱玥博士担任通讯作者，团队中级项目经理李俊豪博士作为第一作者共同完成。
（来源于ACS期刊网站）
该研究围绕复杂环肽体系在MD模拟前处理中长期存在的参数化难题，提出了基于“Block”化学单元的自动化建模策略，将跨残基共价耦合关系纳入力场参数生成框架，实现对非天然氨基酸、复杂侧链交联及多环骨架的统一描述与稳定映射。研究进一步通过PCSK9环肽体系微秒级MD验证发现，环肽活性并不单纯依赖游离态构象稳定性，而与结合过程中的构象适配能力密切相关，为复杂环肽构效关系提供新的动力学解释框架。该工作不仅提升了复杂环肽模拟的标准化与可重复性，也为AI生成序列、结构预测与虚拟筛选后的高可靠性机制验证提供关键计算基础设施，加速环肽药物设计闭环的规模化构建。Pep2MARS充分结合了基于物理原理与人工智能驱动的算法体系，并致力于通过计算建模与湿实验之间的迭代优化，提高复杂分子研发成功率。以下是算法团队对这一方法的进一步阐述。
团队构建了一套面向复杂环肽体系的自动化参数化工作流：从一个三维结构出发（可以来自干实验的设计也可以来自湿实验），自动识别非标准残基与共价连接关系，生成适用于Amber力场的拓扑和参数文件。让复杂环肽的MD前处理从“依赖经验的手工活”变成“可复用、可批量、可追踪的标准流程”。
传统单残基参数化模式最大的缺陷是会将环肽强行套用线性肽的建模逻辑，力场电荷容易忽视环化引入的跨残基化学耦合问题。维亚生物自研的工作流引入“Block”建模思想，系统性地按照连接方式自动化划分单残基、双残基及多残基blocks，从而统一为侧链—侧链连接、侧链—主链连接、主链—主链以及各种环化策略等复杂多肽拟合原子电荷和适配力场参数。这样的策略使复杂环肽分子动力学的参数化过程从“依赖经验型手工操作”转向基于化学规则可检查可复现的自动化工作流。这套流程在10个复杂的PCSK9环肽抑制剂体系上得到了很好的验证，当前工作流不仅能自动稳定识别这些复杂体系中的环化关系并正确生成参数文件，且基于这些参数文件跑的长时间MD轨迹也和其他文献上用别的商业软件跑出来的轨迹结果相似。
（经许可转载自Li, J. and Qian, Y. (2026). Pep2MARS: Automated Cyclic Peptide Parameterization for Molecular Dynamics and Compound Design. Journal of Chemical Information and Modeling. https://doi.org/10.1021/acs.jcim.6c00340. Copyright 2026 American Chemical Society.）
随着AI生成分子、结构预测与虚拟筛选能力快速发展，药物研发正在进入“设计—验证”高速迭代的新阶段，但对于复杂环肽体系而言，如何实现高可靠性的自动化模拟，始终是限制设计闭环规模化运行的重要瓶颈。Pep2MARS的意义不仅在于解决复杂体系参数化问题，更在于将结构建模、参数生成与动力学分析整合为可复用的计算体系，为AI时代环肽药物研发提供关键基础设施。
目前，这一工作流已经部署在维亚生物官网AIDD功能平台的专门模块中，主要帮助内部用户更高效地完成复杂环肽及相关体系的参数化准备。
未来，维亚生物将继续推动基于物理建模与人工智能融合的计算药物研发平台建设，进一步强化复杂分子设计、动力学机制分析与实验验证之间的协同能力，加速创新药研发效率提升与复杂分子药物发现进程。
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Li, J. and Qian, Y. (2026). Pep2MARS: Automated Cyclic Peptide Parameterization for Molecular Dynamics and Compound Design. Journal of Chemical Information and Modeling. doi:https://doi.org/10.1021/acs.jcim.6c00340.
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