药物研发
精确属性控制，湖大、西电从头药物设计AI方法，登Nature子刊
编辑 | 萝卜皮深度生成模型在药物从头设计领域受到广泛关注。 然而，针对新靶点合理设计配体分子仍然具有挑战性，特别是在控制生成分子的性质方面。 在这里，受到 DNA 编码化合物库技术的启发，湖南大学和西安电子科技大学的研究人员提出了 DeepBlock，这是一种基于块（block）的配体生成深度学习方法，可根据目标蛋白质序列进行定制，同时实现精确的属性控制。
筛选数十亿化合物库，华盛顿大学药物AI虚拟筛选平台，登Nature子刊
编辑 | KX基于结构的虚拟筛选在药物发现中发挥着重要作用，科学家对数十亿种化合物库的筛选越来越感兴趣。但只有少数的筛选取得成功，此外，对于基于物理的对接方法而言，对整个超大型库进行虚拟筛选耗时且成本高昂。基于此，华盛顿大学研究团队开发了一种高度准确的基于结构的虚拟筛选方法 RosettaVS，用于预测对接姿势和结合亲和力。RosettaVS 在广泛的基准测试中优于其他最先进的方法。研究人员将其整合到一个新的开源 AI 加速虚拟筛选平台中，用于药物发现。利用这个平台，针对两个不相关的靶标，即泛素连接酶靶标 KLHD
识别精度高达76.32%，浙大、之江团队用深度学习加速大规模药物发现和再利用
编辑 | 萝卜皮大规模药物研发和再利用具有挑战性。确定作用机制 (MOA) 至关重要，但目前的方法成本高昂且通量低。在这里，浙江大学、之江实验室以及斯坦福大学的研究人员介绍了一种通过分析线粒体表型变化来识别 MOA 的方法。通过对线粒体形态和膜电位进行时间成像，研究人员建立了监测时间分辨线粒体图像的流程，得到了一个数据集，其中包含 570,096 张暴露于 1,068 种美国食品和药物管理局批准药物的细胞单细胞图像。该团队开发了一种名为 MitoReID 的深度学习模型，该模型使用重新识别 (ReID) 框架和 I
「两全其美」，从头设计分子，深度学习架构S4用于化学语言建模
编辑 | KX生成式深度学习正在重塑药物设计。化学语言模型 (CLM) 以分子串的形式生成分子，对这一过程尤为重要。近日，来自荷兰埃因霍芬理工大学（Eindhoven University of Technology）的研究人员将一种最新的深度学习架构（S4）引入到从头药物设计中。结构化状态空间序列（Structured State Space Sequence，S4）模型在学习序列的全局属性方面表现卓越，那么 S4 能否推进从头设计的化学语言建模？为了给出答案，研究人员系统地在一系列药物发现任务上对 S4 与最先
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