ChemPrint

体外命中率提高75%,Model Medicines&加州大学开发AI驱动的药物发现框架

编辑 | 萝卜皮在不断发展的药物发现领域,传统方法由于效率低和资源需求高而面临重大挑战。AI 药物公司 Model Medicines 和加州大学圣地亚哥分校的研究人员开发了 GALILEO AI 药物发现平台及其核心模型 ChemPrint,旨在提高药物发现的效率。为了解决命中率低和探索新化学空间困难的挑战,该平台采用自适应分子嵌入和严格的模型训练环境来增强预测能力并导航未知的分子领域。在针对 AXL 和 BRD4 肿瘤学靶标的案例中,ChemPrint 实现了 45.5% 的体外命中率,并鉴定了 20 种新型作
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