ByteDance отделя своя бизнес за откриване на лекарства с изкуствен интелект в отделна организация и започва независим процес на финансиране, отбелязвайки важна стъпка към комерсиализиране на своите възможности за изкуствен интелект в науките за живота.
След отделянето ByteDance ще запази мажоритарния контрол върху новата компания. Основният екип за откриване на лекарства с изкуствен интелект, състоящ се от приблизително 50 членове, ръководени от Liu Kai и състоящ се от специалисти по AI4S алгоритъм и старши фармацевтични изследователи, ще премине изцяло към новата организация. Бизнесът ще продължи да получава поддръжка за изчислителна мощност от облачната платформа Volcano Engine на ByteDance.
ByteDance създаде своя екип за откриване на лекарства с изкуствен интелект през 2021 г., фокусиран върху изследване на основни модели. През последните пет години екипът изгради впечатляващо портфолио от технологии. През 2025 г. екипът на AI4S пусна модели за предсказване на молекулярна структура Protenix и Seedfold, последвани от итерации на Protenix-v1 и v2 през 2026 г. Тези модели постигат високопрецизно предсказване на структурата с отворен код за протеин-лиганд и други биологични комплексни системи. Екипът също така разработи PXDesign, инструмент за проектиране на протеиново свързващо вещество.
Най-значимото постижение дойде през април 2026 г., когато платформата Anew Labs на ByteDance беше представена на годишната среща на Американската асоциация на имунолозите. Екипът разкри проект за малка молекула IL-17, който постигна първо в света: блокиране на трите димерни изоформи на семейството на IL-17 (AA/AF/FF) с една малка молекула. IL-17 е критичен път при автоимунни заболявания, включително псориазис и анкилозиращ спондилит, и едновременното инхибиране на A/F изоформите е клинично потвърдено от лекарства с антитела.
Anew Labs, платформата за откриване на лекарства с изкуствен интелект на ByteDance, пусна изследвания, обхващащи прогнозиране на динамична структура протеин-лиганд, генериране на молекули с пълен атом, изчисляване на безплатна енергия, прогнозиране на синтетична осъществимост и виртуални клетки. Ранните тръбопроводи за лекарства включват проекти за IL17AA/AF/FF и IL4R.
Ходът на ByteDance сигнализира за нарастваща увереност, че задвижваното от AI откриване на лекарства преминава от изследователско проучване към индустриално приложение, дори когато по-широкият сектор AI4S продължава да е изправен пред значителни предизвикателства при комерсиализацията.