IXThinker·2026-04-23 11:40

強化學習結合擴散模型改進分子生成設計

基於結構的藥物設計正進入生成式人工智能時代，擴散模型與等變圖神經網絡可直接在蛋白口袋中生成三維候選分子。然而主流方法以靜態複合物數據訓練、把配體視為剛性，忽視結合動態，生成分子的穩定性受限。

範式正在切換

傳統虛擬篩選依賴對既有化學庫的枚舉搜索，覆蓋範圍受制於庫存分子。生成式方法讓模型直接學習口袋約束下的分子分佈，按目標蛋白結構「度身訂造」候選分子，大幅拓展了可探索的化學空間。