IXThinker·2026-06-24 19:50

機器學習勢函數探索藥物多晶型

藥物晶型影響溶解性、加工性能與臨床療效，但柔性分子的多晶型預測因各晶型能量差極小而困難。研究人員採用AIMNet2機器學習原子間勢，探索止痛藥塞來昔布的多晶型景觀，以遠低於量子化學成本獲得接近精度。

晶型預測的難題

藥物所採用的晶型會顯著影響溶解行為、加工性能甚至臨床療效，但對柔性分子而言，預測可能形成哪些多晶型仍是藥物科學最困難的問題之一。不同晶型間能量差通常極小，對計算方法精度要求苛刻。