一天內篩選超一億種化合物，AI 語言模型「提速」藥物發現

近日，美國麻省理工學院和塔夫茨大學研究人員設計出一種基於大型語言模型（如ChatGPT）的人工智慧算法，這種稱為ConPLex的新模型可將目標蛋白與潛在的藥物分子相匹配，而無需執行計算分子結構的密集型步驟。

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相關論文發表在最新一期《美國國家科學院院刊》上。使用這種方法，研究人員可在一天內篩選超過1億種化合物，比任何現有模型都要多得多。這項成果解決了對當前藥物篩選的需求，其可擴展性還能夠評估脫靶效應、藥物再利用以及確定突變對藥物結合的影響。