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English(EN) Refine Drugs, Don't Complete Them: Uniform-Source Discrete Flows for Fragment-Based Drug Discovery

新的生成模型InVirtuoGen推动了基于片段的药物发现

研究人员开发了InVirtuoGen,这是一种新颖的离散流生成模型,专为基于片段的药物发现而设计。该模型将生成范式从完成转向精炼,从而能够更有效地从头生成分子和优化属性。与现有方法相比,InVirtuoGen在实际分子优化基准测试中表现出卓越的性能,并在先导优化中获得了更高的对接分数。该项目通过发布预训练的检查点和代码以实现可重复性,强调了开放科学。 AI

影响 为分子优化建立了新的最先进水平,有可能加速药物发现流程。

排序理由 这是一篇描述新模型和基准测试结果的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新的生成模型InVirtuoGen推动了基于片段的药物发现

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Benno Kaech, Luis Wyss, Karsten Borgwardt, Gianvito Grasso ·

    Refine Drugs, Don't Complete Them: Uniform-Source Discrete Flows for Fragment-Based Drug Discovery

    arXiv:2509.26405v2 Announce Type: replace Abstract: We introduce InVirtuoGen, a discrete flow generative model for fragmented SMILES for de novo and fragment-constrained generation, and target-property/lead optimization of small molecules. The model learns to transform a uniform …