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Structure-based drug design
Structure-based drug design
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新AI框架MEVO通过可合成分子加速药物设计
研究人员开发了MEVO，一个新颖的生成分子演化框架，旨在增强基于结构的药物设计（SBDD）。MEVO解决了SBDD中的关键挑战，包括蛋白质-配体复合物数据的有限可用性和生成分子合成的难度。该框架利用一个反应感知生成模型，该模型在源自Enamine Building Blocks的反应路线上进行训练，使其能够生成具有相应合成草图的分子。通过将其整合到演化策略中，MEVO在可合成的化学空间内迭代优化分子结构，并由结合近似计算和绝对结合自由…
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用于药物发现的精调扩散模型，结合了强化学习和基因型条件
两篇新研究论文提出了在药物发现中使用扩散模型的先进方法。第一篇FTDiff采用强化学习来精调扩散模型，以生成具有特定类药特性和与目标蛋白结构兼容性的分子。第二篇论文介绍了一种基因型条件扩散模型，该模型基于预测的药物敏感性、可合成性和结合合理性，并以实验性癌细胞系数据为依据，来优化分子候选物。