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DrugCLIP
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新的PETA框架高效地使AI模型适应药物发现
研究人员开发了PETA，一个参数高效的框架，用于将预训练的虚拟筛选模型适应特定的蛋白质口袋。该方法通过在测试时直接适应模型来解决重新训练整个模型的计算成本问题。PETA构建了特定于口袋的负例，并使用嵌入空间混合技术创建更具挑战性的排名任务，强调抑制无效候选。实验表明，通过仅更新LayerNorm参数，PETA在各种基准测试中优于预训练模型和完全重新训练的模型。
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中国AI平台GalaxyVS将药物筛选时间缩短至数秒
中国科学家开发了一个名为GalaxyVS的AI平台，利用天河超级计算机，大幅缩短了药物筛选时间。该平台可以分析庞大的化合物库，加速识别各种疾病的潜在候选药物。与以往的分子对接超级计算方法相比，该系统实现了百万倍的速度提升，有可能彻底改变癌症和传染病等疾病的治疗方法开发。