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English(EN) Generative Molecular Design with Steerable and Granular Synthesizability Control

AI框架通过可合成分子设计简化药物发现

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一个新的生成设计框架，解决了创造在性质上最优且易于合成的分子这一药物发现中的关键难题。该框架允许对生成分子的可合成性进行可控和精细的控制，从而能够纳入特定的反应约束和构建模块。该系统成功应用于一项针对BRD4的内部活动中，设计、合成并鉴定出了两个微摩尔水平的结合剂。此外，该方法在导航超大化学空间方面表现出效率，仅使用最少的计算资源就从1420亿个分子的库中识别出了一个微摩尔水平的Wee1结合剂。 AI

影响 通过克服分子设计和筛选中的关键瓶颈，能够更快、更有效地识别新颖、可合成的药物候选物。

排序理由 详细介绍新型AI分子设计框架的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Jeff Guo, V\'ictor Sabanza-Gil, Olha Semenenko, Oleksii Hrabovskyi, Mykola Protopopov, Anna Kapeliukha, Oleksandr Mosia, Sofiia Hatych, Diana Alieksieieva, Tom Nelis, Patrick Molliet, Helena Sol\'e-\`Avila, Valentas Olikauskas, Nina Aregger, Irina Morozo… ·

    Generative Molecular Design with Steerable and Granular Synthesizability Control

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