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几何深度学习革新多靶点药物设计
一篇新的综述文章探讨了几何深度学习（GDL）在多药理学和多靶点药物设计中的应用。文章强调了包括不变图神经网络和SE(3)-等变扩散模型在内的GDL架构如何克服传统药物设计方法在复杂疾病方面的局限性。文章详细介绍了GDL在表征结合口袋、预测多靶点生物活性以及生成新型双靶点配体方面的作用，并强调了扩散模型与强化学习的结合以解决几何冲突。综述还讨论了多模态组学数据整合和专门的几何基准测试在推进该领域发展中的重要性。
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新的URSA基准评估AI在药物发现合成规划中的应用
研究人员推出了URSA，一个旨在评估药物发现中逆合成系统的新的基准框架。URSA不仅评估合成路线收敛到起始原料的能力，还评估其化学合理性，以反映专家化学家的评估。虽然大型语言模型在高层战略规划方面显示出潜力，但专门的深度学习模型在可靠解决合成规划任务方面目前优于它们。