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C Moral
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新AI方法ReMedI增强药物先导优化
研究人员开发了ReMedI，一种用于药物开发中可控分子优化的新方法。该方法利用预训练的分子语言模型结合高效的Metropolis-Hastings搜索策略来精炼分子先导。ReMedI旨在在保持先导相似性的同时，改善渗透性等竞争性性质并降低毒性，在C-MuMOInstruct和SMDD等基准测试中表现优于现有基线。
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通过强化学习增强大语言模型以实现可控分子优化
研究人员推出 C-MORAL，这是一个旨在增强大语言模型在分子优化能力方面的新型强化学习框架。该框架通过采用基于组的相对优化和连续奖励聚合，解决了大语言模型与复杂且相互竞争的药物设计约束对齐的挑战。在 C-MuMOInstruct 基准测试上的实验表明，C-MORAL 的表现显著优于现有模型，在域内任务上实现了 48.9% 的成功优化率，在域外任务上实现了 39.5% 的成功优化率，同时保持了骨架相似性。