古典力場（GAFF/AMBER/CHARMM）は手動パラメータ化が必要で、新規スキャフォールドや非標準残基では精度が劣化する。先行 ML ポテンシャル（ANI / MACE-OFF23）は荷電種を扱えない・凝縮相精度が不足するなどの制約があった。
→ 創薬MDのあらゆる用途を単一の foundation NNP でカバーする統合基盤が必要
FeNNol（JAX）上に実装された E(3)-等変 NNP。短距離 NN 記述 + AMOEBA 風の長距離静電項 + 分散補正で全エネルギーを構成。
2 サイズ: Bio1(S) 軽量・高速、Bio1(M) 高精度。合成 QC データのみで訓練。
Adaptive Quantum Thermal Bath で零点振動・トンネリングを古典 MD 内で近似し、計算コストを古典並みに維持しつつ凝縮相を量子精度で扱う。
Lambda-ABF（λ 空間 ABF）で HFE / ABFE のアルケミカル計算も単一フレームワーク内で実施。
40 分子評価セット（学習外）での比較
| 手法 | RMSE (kcal/mol) |
|---|---|
| GAFF | 1.32 |
| MACE-OFF23 | 0.91 |
| FeNNix-Bio1(S) | 0.88 |
| FeNNix-Bio1(M) | 0.58 |
蒸発エンタルピー・密度・動径分布関数
| 手法 | 水の物性精度 |
|---|---|
| TIP3P | 低 |
| MACE-OFF23 | 中 |
| MB-Pol | 高（高コスト） |
| FeNNix-Bio1+adQTB | 最高（古典並み速度） |
1モデルで多様な創薬計算をカバー
FeNNol ライブラリで GitHub 公開（JAX）
ChemRxiv プレプリント段階。AMBER/GROMACS への直接統合は未提供（今後）。
| 適用先 | ユースケース |
|---|---|
| lib/fep | DockFEP / MMGBSA を NNP エネルギーに置換 → スキャフォールドホッピング ABFE |
| lib/fep | HFE による LogD/溶解性の物理的 ADME フィルタ |
| lib/md | RMSDAnalyzer / HBondAnalyzer のリガンド系トラジェクトリ生成基盤 |
macrocycle・PROTACs・非標準残基など FF パラメータ化が困難な系で特に有効