深度學習重塑蛋白配體建模助藥物研發
小分子藥物開發動輒耗時十年以上、成本高達20至30億美元。一篇化學學會綜述梳理了深度學習時代如何建模蛋白–配體相互作用,以更高效地在龐大化學空間中篩選潛在藥物。
藥物研發困境
傳統理性藥物設計通過模擬蛋白與配體的結合來識別候選化合物,但分子間相互作用複雜,計算方法成本高、可擴展性不足,在真實體系中的預測精度也有限,實際應用屢屢受挫。


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