RecodeX 重构消息，艾伯维等五家药企借助Apheris的联邦学习架构，基于OpenFold3 Preview 2底座，联合超过2万条私有蛋白-配体结构数据，训练出共折叠模型AISB-1-Fed。该模型在关键指标上优于公开模型及单药企微调模型，蛋白-蛋白界面预测表现突出，且经测试未泄露数据，性能提升主要来自私有数据。当前共折叠模型多基于PDB训练，存在泛化性差的问题。行业同时探索其他数据路径：礼来推出TuneLab平台，OpenBind、LIGAND-AI等项目则尝试新造公开数据。业内认为联邦学习属权宜之计，新造数据更具长期价值。