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分子动力学模拟是理解凝聚态体系结构与性质的重要工具,在电池电解液设计、绿色溶剂开发和材料筛选等领域发挥着核心作用。然而,如何仅依赖量子力学计算,在不借助实验参数...
过去几年,AI4S领域在材料结构生成、性质预测和高通量筛选等方向取得了快速进展。许多模型已经能够在理论计算数据集和公开基准上取得较高精度。然而,从理论计算走向真...
时间控制对于CRISPR核酸药物的安全成药具有核心意义:CRISPR在体内持续活跃时间过长,可能增加非预期基因组改变的风险(如脱靶编辑与染色体重排);而DNA编...
药物-药物相互作用(DDI)与药物-靶点相互作用(DTI)的精准预测,是医学临床决策支持与药物研发成败的核心命题。在微观层面,药物分子与生物体内靶点的结合机制往...
AutoResearch-MLIP:让每一个假设、每一次失败,都成为下一轮研究的依据
人工智能(AI)正在以前所未有的速度进入医学教育体系。从大型语言模型(LLMs)到临床决策支持系统,AI已经在诊断、用药安全、工作流程优化以及专科医疗可及性方面...
催化材料的发现本质上是对巨大化学空间的系统探索,但传统实验与理论方法能够覆盖的范围极其有限。研究人员提出了一种基于分布式生成式 Transformer 的可扩展...
近年来,生成式人工智能在蛋白质设计领域取得巨大突破,但在DNA origami(DNA折纸)结构设计中的应用仍然非常有限。其中最大的障碍在于缺乏大规模、标准化且...
Merck 团队开发的生物催化级联反应,通过定向改造酶实现实现口服大环肽 PCSK9 抑制剂 enlicitide(MK-0616,CAS:2407527-16...
Prime editing(PE)是一类能够实现“搜索—替换”式精准基因编辑的重要工具,但现有系统虽然经过实验室进化优化了催化活性,却也因此引入了新的问题:逆转...
2026年5月4日,IBM以色列研究院与以色列理工学院的研究团队在《NPJ Drug Discovery》发表文章,题为“MAMMAL-Molecular Al...
科学研究中的许多关键突破,都依赖于高质量的“实证软件(empirical software)”。这类软件的核心目标并非证明理论,而是通过不断优化可量化指标来提升...
如果把先导化合物优化想象成一场药物化学家的手工改造,过去很多工作像是在同一辆车上换轮胎、换车灯、换座椅:分子主体不大动,围着几个取代基反复试。问题是,药物研发真...
一个分子在模型中展现出良好活性,距离成为合格候选药物仍有诸多关键环节需要验证,包括溶解性、膜通透性、体内暴露量、毒性及靶点选择性等。近年来 AI 分子模型发展迅...
数字孪生(Digital Twin)通过融合数据、模型与领域知识,实现对真实系统的动态虚拟映射,被认为是推动化工过程智能化与可持续发展的关键技术。然而,目前化工...
生物分子凝聚体(biomolecular condensates)的界面在蛋白聚集、液-固转变以及多种生化反应中具有关键作用,因此被认为是调控凝聚体行为的重要靶...
只把一个候选分子画出来,并不等于它真的能成为药。真正麻烦的部分,往往发生在通向这个分子的路上:从哪些商品化原料出发,经过哪些中间体,哪一步会不会带来遗传毒性杂质...
研究人员提出了一种具备多模态推理能力的对话式诊断人工智能系统——multimodal AMIE。研究人员指出,真实世界中的临床诊疗并不仅依赖文本问答,而是需要综...
在现代药物递送领域,如何实现精准、高效、低毒的治疗始终是科学家们追求的目标,而聚合物-药物偶联物因其结构可调、载药能力优异以及良好的体内稳定性,正在成为下一代智...
2026年3月,阿斯利康的研究团队在《Drug Discovery Today》发表综述文章,题为“Democratising real-world drug ...