Bittensor Subnet 68 在去中心化药物发现竞赛中筛选 1100 万个分子

Bittensor 目前正在通过子网 68 运行实时药物发现操作。Metanova Labs 构建该子网是为了降低早期药物开发的高成本。迄今为止，已针对 9 个活跃疾病靶标筛选了 1100 万个小分子。矿工们竞相寻找最佳候选人，而验证者则通过尤马共识来判断质量。 OpenTensor 基金会公开指出 SN68 作为该网络更广泛用途的证明。三个独立的竞赛同时在子网 68 上进行。每个竞赛都针对药物发现过程的不同层面。这种结构让网络可以同时处理筛选、设计和搜索策略。他们共同组成了一个协调的、具有真正财务利益的分散研究工作。第一场比赛涉及九个活跃疾病靶标的小分子筛选。矿工们努力从数百万个选项中找出最强的候选者。最好的贡献者可以获得 TAO 排放，而低质量的提交则不会获得任何奖励。第二个竞赛的重点是纳米抗体设计，针对癌症免疫治疗中的关键标志物 PD-L1。大约 4,200 个纳米抗体结构正在接受竞争研究人员的评估。加密货币分析师 @2xnmore 在 X 上指出，没有哪个集中式实验室能够匹配如此大量的候选输出。该帖子将 Subnet 68 描述为去中心化竞争可以超越传统研究渠道的证据。 Bittensor 被用来发现药物。不作为一个概念。不作为路线图项目。作为一个实时运行的子网，已针对 9 个活跃疾病目标筛选了 1100 万个分子。大多数持有 $TAO 的人都不知道这种情况正在发生。这是完整的图片。药物… https://t.co/HaZFHxfijU pic.twitter.com/g4ZzsqkIm2 — 2xnmore (@2xnmore) 2026 年 5 月 10 日第三次竞赛的重点是改进用于搜索化学空间的方法。六十三种独特的算法正在竞相比竞争对手的方法更有效地探索该空间。我们的目标不仅是找到好的分子，而且是建立更好的工具来寻找它们。 Yuma 共识是 Bittensor 用于判断所有子网输出质量的机制。它通过权益加权协议运作，不依赖于问题的类型。这种设计使其能够像处理人工智能语言模型结果一样评估药物发现输出。在单个分子进入临床试验之前，制药行业要花费数十亿美元。化学品搜索空间太大，任何单一组织都无法有效覆盖。竞争矿工的去中心化网络可以以更低的成本和更高的速度筛选数百万候选人。这就是 Bittensor 的竞争结构与现实世界研究相关的地方。匿名矿工的贡献没有制度障碍，完全由 TAO 排放驱动。该网络消除了通常减缓传统药物开发渠道的瓶颈。 Jacob Steeves 与 Metanova Labs 团队共同主持了一整集，并由 OpenTensor 基金会公开分享。这将子网 68 置于核心团队自己既定的网络愿景之内。与 Bittensor 上的任何其他实时应用程序相比，药物发现更能展示激励驱动的去中心化所能带来的成果。它将该模型应用于具有可衡量结果和对人类健康产生实际影响的问题。