亲和力
从头设计抗体，腾讯、北大团队预训练大语言模型登Nature子刊
编辑 | KXAI 技术在辅助抗体设计方面取得了巨大进步。然而，抗体设计仍然严重依赖于从血清中分离抗原特异性抗体，这是一个资源密集且耗时的过程。为了解决这个问题，腾讯 AI Lab、北京大学深圳研究生院和西京消化病医院研究团队提出了一种预训练抗体生成大语言模型 (PALM-H3)，用于从头生成具有所需抗原结合特异性的人工抗体 CDRH3，减少对天然抗体的依赖。此外，还设计了一个高精度的抗原-抗体结合预测模型 A2binder，将抗原表位序列与抗体序列配对，从而预测结合特异性和亲和力。总之，该研究建立了一个用于抗体生
药物-靶标亲和力预测，上科大团队开发了一种Transformer编码器和指纹图谱相结合的方法
编辑 | 萝卜皮药物与靶标之间的结合亲和力的预测对于药物发现至关重要。然而，现有方法的准确性仍需提高。另一方面，大多数深度学习方法只关注非共价（非键合）结合分子系统的预测，而忽略了在药物开发领域越来越受到关注的共价结合的情况。上海科技大学的研究团队提出了一种新的基于注意力的模型，称为 TEFDTA （Transformer Encoder and Fingerprint combined Prediction method for Drug-Target Affinity），来预测键合和非键合药物-靶标相互作用的结
可预测蛋白质-配体结合亲和力，之江实验室&百度&港科大团队开发基于曲率的自适应图神经网络
编辑 | 萝卜皮准确预测蛋白质和配体之间的结合亲和力对于药物发现至关重要。图神经网络（GNN）的最新进展在学习蛋白质-配体复合物的表示以估计结合亲和力方面取得了重大进展。为了提高 GNN 的性能，经常需要从几何角度研究蛋白质-配体复合物。虽然「现成的」GNN 可以包含分子的一些基本几何结构，例如距离和角度，通过将复合体建模为同亲图，这些解决方案很少考虑更高级别的几何属性，例如曲率和同源性，以及异亲相互作用。为了解决这些限制，之江实验室、百度大数据以及香港科技大学的研究人员引入了基于曲率的自适应图神经网络（CurvA
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