近日,美国麻省理工学院和塔夫茨大学研究人员设计出一种基于大型语言模型(如ChatGPT)的人工智能算法,这种称为ConPLex的新模型可将目标蛋白与潜在的药物分子相匹配,而无需执行计算分子结构的密集型步骤。
相关论文发表在最新一期《美国国家科学院院刊》上。使用这种方法,研究人员可在一天内筛选超过1亿种化合物,比任何现有模型都要多得多。这项成果解决了对当前药物筛选的需求,其可扩展性还能够评估脱靶效应、药物再利用以及确定突变对药物结合的影响。
近日,美国麻省理工学院和塔夫茨大学研究人员设计出一种基于大型语言模型(如ChatGPT)的人工智能算法,这种称为ConPLex的新模型可将目标蛋白与潜在的药物分子相匹配,而无需执行计算分子结构的密集型步骤。
相关论文发表在最新一期《美国国家科学院院刊》上。使用这种方法,研究人员可在一天内筛选超过1亿种化合物,比任何现有模型都要多得多。这项成果解决了对当前药物筛选的需求,其可扩展性还能够评估脱靶效应、药物再利用以及确定突变对药物结合的影响。
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