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文章/答案/技术大牛

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LV0

发表了文章 39分钟前2026-06-09 19:35:45

AF_Cache：面向高通量蛋白质相互作用预测的 AlphaFold 高效化流程

蛋白质之间如何彼此结合，是几乎一切细胞过程的基础。AlphaFold2（AF2）让研究者能够以接近实验的精度、从结构层面预测蛋白质相互作用（protein–pr...

DrugIntel 39分钟前2026-06-09 19:35:45

编译、模型、优化、数据库、缓存

发表了文章 1天前2026-06-08 13:55:29

AlloGen :用差分状态打分实现构象选择性的蛋白结合物设计

蛋白结合物设计长期以亲和力为单一优化目标,但对于激酶、核受体、GPCR 这类变构靶点,一个同时结合激活态(holo)和失活态(apo)的 binder 不具备任...

DrugIntel 1天前2026-06-08 13:55:29

模型、排序、设计、迁移、架构

发表了文章 1天前2026-06-08 13:53:40

清华团队打造GalaxyVS：数秒探索 1000 亿化合物，药物虚拟筛选迈入超大规模时代

GalaxyVS 是一套软硬件协同设计的虚拟筛选框架，部署于国家超级计算天津中心。它以 DrugCLIP 的「稠密向量检索」范式为内核，绕开经典分子对接的几何计...

DrugIntel 1天前2026-06-08 13:54:00

数据、索引、编码、内存、排序

发表了文章 1天前2026-06-08 13:52:48

J. Med. Chem. ｜用 AI 重构hit-to-lead: 发现高活性ALDH3A1抑制剂

本文提出并验证了一套以 AI 为引导、以化学反应为基础的 hit-to-lead 工作流,作者命名为 CSAR(Comprehensive Structure–...

DrugIntel 1天前2026-06-08 13:52:48

数据、效率、优化、重构、模型

发表了文章 3天前2026-06-05 20:16:25

J. Med. Chem. | 活性景观表征：解读分子构效关系的多维视角

在药物化学研究中，构效关系（Structure-Activity Relationship，SAR）分析是核心主题之一。随着化合物数据集规模不断扩大，仅凭化学家...

DrugIntel 3天前2026-06-05 20:16:25

连接、模型、数据、系统、优化

发表了文章 5天前2026-06-04 12:14:47

破解 AlphaFold2 的静态构象困局：AFsample2T 让 GPCR 虚拟筛选更上一层楼

AlphaFold2（AF2）在 CASP14 评估中以压倒性优势超越传统方法，实现了蛋白质结构预测的革命性突破。然而，这一工具在基于结构的药物设计（Struc...

DrugIntel 5天前2026-06-04 12:14:48

性能、工具、模型、设计、数据

发表了文章 6天前2026-06-03 19:04:13

AI 蛋白设计，到底该信哪个分数?

设计 de novo 蛋白结合子已越来越容易,但在合成与实验验证之前如何排序候选,长期依赖经验性启发式(heuristics),缺乏系统比较。本文做了三件事:

DrugIntel 6天前2026-06-03 19:04:13

工具、模型、设计、数据、min

发表了文章 7天前2026-06-02 13:26:51

Natl. Sci. Rev. | 多模态预训练分子表示在药物发现中的应用

新药研发是人类健康事业中成本最高、周期最长、风险最大的科学工程之一。平均而言，一款新药从立项到获批上市需要投入约 26 亿美元、历经 10～15 年，而在初筛阶...

DrugIntel 7天前2026-06-02 13:26:51

框架、模型、数据、编码、工作

发表了文章 8天前2026-06-01 17:15:24

J. Med. Chem. | 「晶体结构优先」策略结合亿级化学空间对接：片段药物发现的范式革新

早期药物发现的核心任务是从化学空间中找到能与靶蛋白结合的"苗头化合物"（hit compounds）。当前主流策略包括：

DrugIntel 8天前2026-06-01 17:15:24

算法、效率、优化、工作流、数据

发表了文章 8天前2026-06-01 17:15:03

原子如何在分子内部相互作用——量子场论与机器学习力场的联合揭示

这篇论文聚焦一个基础而深刻的问题：分子内原子间相互作用力（interatomic forces）的本质是什么？具体而言，研究者试图回答三个相互关联的子问题：

DrugIntel 8天前2026-06-01 17:15:04

论文、模型、机器学习、架构、框架

发表了文章 8天前2026-06-01 17:11:21

微调 Boltz-2 实现更精准的先导化合物优化

在小分子药物研发流程中，先导化合物优化（Lead Optimization, LO）阶段的核心目标之一是提升候选分子对靶蛋白的结合亲和力（Binding Af...

DrugIntel 8天前2026-06-01 17:11:21

优化、框架、论文、模型、数据

发表了文章 11天前2026-05-29 12:59:40

数据才是第一生产力：人工智能驱动小分子药物发现的困境与出路

近年来，机器学习（ML）在小分子药物发现领域的应用引发了广泛关注与期待。然而，来自牛津大学 Charlotte Deane 课题组的这篇 Perspective...

DrugIntel 11天前2026-05-29 12:59:40

模型、数据、人工智能、测试、架构

发表了文章 11天前2026-05-29 12:59:35

开源平台赋能多靶点结构-活性关系研究

结构-活性关系（Structure-Activity Relationships, SAR）是药物化学与先导化合物优化的核心方法论，其本质是通过统计或模型方法，...

DrugIntel 11天前2026-05-29 12:59:35

数据、开源、工具、模型、设计

发表了文章 11天前2026-05-29 12:59:27

下一代多肽药物：AI驱动的超天然氨基酸全流程设计体系

多肽（Peptide）作为介于小分子药物与大分子生物制剂之间的"第三条路线"，近年来在药物研发领域的战略地位急剧上升。2023年，司美格鲁肽（Semagluti...

DrugIntel 11天前2026-05-29 12:59:27

框架、模型、设计、数据、效率

发表了文章 14天前2026-05-26 19:53:24

当 AI 学会解释自己——可解释人工智能如何驱动药物研发

近年来，深度学习在药物研发领域取得了令人瞩目的进展。与传统机器学习和定量构效关系（QSAR）方法相比，深度神经网络在以下任务中展现出强大能力：

DrugIntel 14天前2026-05-26 19:53:25

深度学习、人工智能、模型、数据、研发

发表了文章 14天前2026-05-26 19:53:18

药物发现中的结构与动力学：从计算机辅助到计算机驱动的范式演进

新药研发是人类科技活动中最昂贵、周期最长的工程之一。据统计，一款新药从靶点确认到最终上市，平均需要 10–14 年、耗资逾 10 亿美元。而计算机辅助药物发现（...

DrugIntel 14天前2026-05-26 19:53:18

函数、计算机、模型、数据、优化

发表了文章 14天前2026-05-26 19:53:12

AI驱动蛋白设计中经过湿实验验证的方法全景

近年来，AI蛋白质设计领域论文产出呈爆炸式增长，但绝大多数工作止步于计算层面的评估——模型生成的序列是否真的在实验室中起效，往往语焉不详。这篇综述恰好填补了这一...

DrugIntel 14天前2026-05-26 19:53:12

开发、模型、设计、数据、优化

发表了文章 14天前2026-05-26 19:52:38

AIQM-PBSA：用AI势能突破蛋白质-配体结合自由能计算的精度瓶颈

蛋白质-配体结合自由能（Binding Free Energy, BFE）是计算机辅助药物设计（CADD）的核心物理量。精准预测 BFE 意味着在实验合成前即可...

DrugIntel 14天前2026-05-26 19:52:38

框架、模型、数据、系统、测试

发表了文章 18天前2026-05-22 18:58:33

90% 临床失败率的破局之道：未来 30 年，药物研发或将彻底抛弃动物

药物研发是人类科学史上最艰难的挑战之一。一种候选药物从发现到上市，平均耗时逾十年、花费超过十亿美元，而最终进入临床的药物中，超过 90% 仍以失败告终。失败的两...

DrugIntel 18天前2026-05-22 18:58:33

数据、系统、研发、深度学习、模型

发表了文章 20天前2026-05-20 12:49:11

当生物 AI 智能体走进实验室，我们该如何相信它？

如果你关注 AI 在生命科学领域的应用，这篇来自 Phylo 团队的博客是近期值得精读的方法论文章之一。

DrugIntel 20天前2026-05-20 12:49:11

数据、统计、框架、论文、实践

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AIDD，专注于AI药物设计领域。
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AI 蛋白设计，到底该信哪个分数?

Natl. Sci. Rev. | 多模态预训练分子表示在药物发现中的应用

J. Med. Chem. | 「晶体结构优先」策略结合亿级化学空间对接：片段药物发现的范式革新

原子如何在分子内部相互作用——量子场论与机器学习力场的联合揭示

微调 Boltz-2 实现更精准的先导化合物优化

数据才是第一生产力：人工智能驱动小分子药物发现的困境与出路

开源平台赋能多靶点结构-活性关系研究

下一代多肽药物：AI驱动的超天然氨基酸全流程设计体系

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药物发现中的结构与动力学：从计算机辅助到计算机驱动的范式演进

AI驱动蛋白设计中经过湿实验验证的方法全景

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原子如何在分子内部相互作用——量子场论与机器学习力场的联合揭示

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