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基于生成的 AI 在全新药物设计中的调查：分子和蛋白质生成的新领域
人工智能驱动的方法可以大大改善历史上昂贵的药物设计过程，各种生成模型已经广泛使用。特别是对于全新药物设计的生成模型，侧重于完全从零开始创建新的生物化合物，展示了一个有前途的未来方向。通过对该领域的迅速发展以及药物设计过程的固有复杂性，为新研
PDF5 months ago
使用多个 GPT 代理进行强化学习的全新药物设计
通过引入 MolRL-MGPT 这一具备多个 GPT 代理的强化学习算法，我们提出了一种全新的药物分子生成方式，以促进分子多样性并在设计 SARS-CoV-2 蛋白靶向抑制剂方面展现出良好的成效。
PDF7 months ago
NovoMol: 口服可生物利用药物设计及在 PDGFRα 受体上的验证
提出了一种使用循环神经网络的新型去 novo 方法，用于大规模生成具有高口服生物利用度的药物分子，从而提高临床试验时间效率。
PDF7 months ago
联合变压器的全新药物设计
通过使用共享权重的联合生成模型，该研究提出了一种联合 Transformer，通过训练模型生成具有突破性目标性能的新分子，从而在新分子预测和生成上取得了优于现有方法的表现。
PDF9 months ago
一种配体和结构双驱动的深度学习方法，用于发现高效的 GnRH1R 拮抗剂，治疗子宫疾病
本研究开发了一个基于深度学习的框架来发现具有理想性质的 GnRH1R 口服小分子药物，并使用 LS-MolGen 模型进行分子生成和筛选，实验验证了 3 种候选药物的潜在抑制活性和药代动力学性质，并认为该工作流程可以延伸至类似的新药设计和优
PDF2 years ago
我们至少应该能够设计出良好对接的分子
该研究提出了一种基于对接的基准模型，用于评估设计药物分子的生成模型性能的局限性，并提出了一种基于简化评分函数的基准模型，以期望实现自动生成有前途的候选药物的目标。
PDF4 years ago
MMDeepScaffold：基于脂质体的深度学习药物设计工具
该研究提出了基于支架的分子生成模型，应用于药物发现中，能够生成具有良好药理特性的药品候选物，并通过分子对接结果验证了该方法的可行性和准确性。
PDF5 years ago
Fréchet ChemNet 距离：药物发现中的分子生成模型度量
提出了一种基于化合物相似性的新评估指标，称为 “Fréchet ChemNet distance (FCD)”，用于评估深度学习驱动的 de novo 药物设计的生成模型，该指标考虑了分子化学和生物学相关信息，并通过分布分析生成的分子集的多
PDF6 years ago
利用循环神经网络生成药物发现的专注分子库
本文研究了基于计算机算法的 de novo 药物设计，利用循环神经网络训练生成分子结构，生成分子的性质与原用来训练模型分子的性质很相似。同时，提出使用小型分子集与模型来微调生成分子的活性，可以生成大量的新分子用在药物研发中。
PDF8 years ago