VIDRAFT 开放了Open Discovery Challenge第一季。这是一项公开挑战，旨在设计针对疟疾的新型药物候选物，并通过可审查的排行榜对其进行评估。第一季聚焦于疟原虫中的 PfDHODH 酶，同时排除对其人类同源酶 Human DHODH 的抑制，因为据发表于 Hugging Face 博客的文章，靶向人类酶会导致免疫抑制，而不是治疗感染。
本赛季名称为Open Discovery Challenge #1 — Malaria，将于 2026 年 9 月 30 日结束。赛季结束时排名最高的提交项将获得 1,000 美元奖金。VIDRAFT 表示，奖金金额并不能完全补偿参与者投入的时间或模型消耗，而是用于记录人们对被忽视疾病药物领域的贡献；如果有赞助商加入该倡议，奖金金额可能会增加。
为什么该倡议聚焦于验证？
文章指出，人工智能模型如今已经能够在一天内生成数千种候选分子，但设计能力的增长并未伴随验证能力的相应扩展。模型可以提出看似合理的化学结构，但无法单独确定该结构是否能够杀死寄生虫、是否会伤害患者、是否能够制造，或是否确实能在细胞内到达其目标。
VIDRAFT 表示，这项挑战旨在通过扩大验证工具的可用范围来解决这一问题，所采用的计算评估包括分子结合、细胞内活性预测、吸收、分布、代谢和毒性特征、选择性以及可制造性。排行榜同时展示参考药物、无活性化合物和新提交项，使参与者能够检验分类器的区分能力，而不是仅仅接受组织方的承诺。
开放排行榜前的测试
文章说明，在发布挑战前，分类器的构建过程发现了 14 个缺陷。其中一个问题是，初始毒性阈值拒绝了已获批准的抗疟药，也拒绝了咖啡，这是因为心脏和肝脏毒性模型对体积较大且亲脂的分子存在偏差。因此，VIDRAFT 采用了一项规则：在使用任何阈值排除参与者之前，必须允许已获批准的药物通过。
该机构还发现，仅根据分子大小计算结合效率可能会过度奖励结合能力较弱的小分子；咖啡的结果几乎与临床候选物 DSM265 持平。为此，系统增加了最低效力阈值。在另一项测试中，由于训练数据中没有足够的失败记录，细胞内活性模型预测咖啡在 1 微摩尔浓度下属于活性化合物。加入 5,190 条失败记录并重新训练后，DSM265 与咖啡之间的差距从 1.00 个对数单位扩大到 1.74 个对数单位。
文章还提到，对一种已知化合物进行的对接测试返回了错误值，后来发现问题出在调用路径本身发生故障。另一次，在计算化学指纹时使用了错误的函数名称，导致结果看似正常且没有触发错误；定期验证过程随后发现了这一问题。在置信区间测试中，测得的覆盖率为 83%，而非 90%；因此 VIDRAFT 扩大了校正裕度，使测得的比例达到 90.01%。
如何评估提交项？
挑战要求设计能够抑制 PfDHODH 并在寄生虫体内到达该目标的化合物，同时避免抑制 Human DHODH。评估体系涵盖细胞内活性、靶点结合、选择性、ADMET 特征、新颖性和可制造性等维度。细胞内活性为 30 分，靶点结合为 20 分，ADMET 为 15 分，新颖性为 10 分，可制造性为 5 分；文章将选择性列为独立维度，但在公布的表格中未明确其分值。
新颖性会受到效力影响；无活性的全新化合物在这一维度上不会获得实际价值，而与已知药物相近的类似物会失去新颖性分数。不确定的预测会被降低评分，而预计存在突变或严重不溶的化合物则会被排在合格提交项之后，而不是自动拒绝。
参与规则与所有权
可以使用任何模型，包括 OpenAI、Claude、Gemini、Qwen、KIMI、DeepSeek 以及开放权重模型，然后以 SMILES 或 InChI 格式提交化学结构。分子量超过 550、含有共价反应性基团或 PAINS 模式、或与先前登记的提交项相同的化合物将被拒绝；仅提交分子式也会被拒绝，因为同一分子式可能代表多种异构体。
VIDRAFT 表示，提交分子的所有权仍归参与者所有；该机构不会取得专利权或所有权，也不会将结构转让给第三方或用于其自身的研发管线。参与者可以将结构保持私密，但该结构仍会存储在 VIDRAFT，以用于评估。公开发布结构可能会影响获得专利的资格，因为公开发布构成披露；因此，该倡议提醒有商业意图的参与者，在提交专利申请前不要公开发布。
VIDRAFT 在文章结尾强调，所展示的结果是对候选物进行的计算评估，而不是实验测量，也不是关于其有效性或安全性的声明；这些结果也不代表与已获批准药物进行比较后的排名。实验验证仍是一个独立阶段。