百度 GEM 模型可高效学习化合物的空间结构知识，并自主推断出空间结构信息，从而准确预测候选化合物的吸收、代谢、毒性等特性，帮助药物研发更快更准地完成早期筛选，目前已经在多个合作伙伴的研发管线中实现了商业化落地，有望通过 AI 技术探索双靶点抑制剂新的研发范式，为癌症病人和自身免疫性疾病病人提供更有效的治疗药物。
此外，该方法还有助于高效测量药物-靶标相互作用，可加速新药研发，为老药发掘新用途，并探索多种药物联合使用，进一步增强疗效，降低抗药性和毒副作用，甚至疗治新病症。百度研究院在其发布的2022科技趋势预测中指出，基于 AI 的生物计算仍将高速发展，基础研究和应用场景协同创新将实现新突破。
事实上，在生物计算领域，百度已全面布局并持续发力：推出业界首个 mRNA 疫苗序列设计算法，可在10分钟内找出稳定的疫苗序列，并与中国疾控中心开展合作；基于飞桨打造生物计算平台“螺旋桨 PaddleHelix”，为生物医药专家与学者提供 AI+生物计算的模型工具和解决方案，服务于新药研发、疫苗设计、精准医疗等场景。
本次研究由百度螺旋桨 PaddleHelix 团队独立完成。基于百度长期 AI 技术积累，团队成功实现了生物学与计算机科学的跨学科创新。
