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分子对接速度提升10,000倍，深度图学习加速RNA虚拟筛选，助力药物靶标发现

分子对接速度提升10,000倍，深度图学习加速RNA虚拟筛选，助力药物靶标发现
编辑 | 萝卜皮RNA 是尚未开发的药物靶标的巨大宝库。 基于结构的虚拟筛选 (VS) 利用结合位点信息识别候选分子，传统上采用分子对接模拟。 然而，对接很难在大型化合物库和 RNA 靶标中扩展。
3/25/2025 12:01:00 PM
ScienceAI
受 ChatGPT 启发，结合 Transformer 和 RL-MCTS 进行从头药物设计

受 ChatGPT 启发，结合 Transformer 和 RL-MCTS 进行从头药物设计
编辑 | 萝卜皮通过从头药物设计发现新型治疗化合物是药物研究领域的一项关键挑战。传统的药物发现方法通常资源密集且耗时，这促使科学家探索利用深度学习和强化学习技术力量的创新方法。在这里，美国查普曼大学（Chapman University）的研究人员开发了一种称为 drugAI 的新型药物设计方法，该方法利用编码器-解码器 Transformer 架构与通过蒙特卡罗树搜索（RL-MCTS）进行的强化学习来加快药物发现过程，同时确保生产具有药物样特性和对其靶标具有强结合亲和力的有效小分子。与两种现有的基准方法相比，dr
2/22/2024 2:14:00 PM
ScienceAI
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