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快速、精准且可解释的通用药物发现工作流LeadDisFlow:中国团队推动候选药物进入临床Ⅱ期

作者 | 论文团队编辑 | ScienceAI传统的靶向药物设计方法长期受限于三大关键瓶颈:初始化合物库的质量不高、湿实验筛选成本高昂以及活性预测模型可解释性差,这些瓶颈严重制约了新药发现的效率。 为突破这一行业难题,湖南大学、华东师范大学联合上海交通大学、华中科技大学等高校科研团队利用先进的分子图像技术,构建了一个快速、精准且可解释的靶向药物通用发现工作流程,旨在加速新药的研发进程。 研究成果以《Discovery of EP4 antagonists with image-guided explainable deep learning workflow》为题发表在《National Science Open》上。
7/18/2025 2:16:00 PM
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AI制药究竟是风口还是泡沫?风投公司副总裁一文讲清楚了

编辑丨coisini在 AI for Science 领域,生物基础模型及 AI 驱动的药物发现因发展速度快,前景广而备受关注。 特别是,随着 AlphaFold、ChatGPT 等前沿 AI 模型的出现,AI 制药一次又一次地被推向投资风口。 例如,2023-2024 年,仅英伟达一家科技巨头就投资了 10 余家制药公司;而由诺贝尔化学奖获得者 Demis Hassabis 创办的 Isomorphic Labs 更是在今年第一季度宣布完成 6 亿美元融资。
7/9/2025 5:53:00 PM
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