MindDance AI 药物发现简报
每天3分钟，从源头论文把握 AI 药物发现前沿
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- 01 SEPIA：用合成表位库补抗体训练数据 用 AlphaSeq 实测 2,600 万亲和值，为 1,161 个计算设计复合物提供实验验证。
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- 01 片段混合模拟+ML预测koff 首次将片段自由能与实验koff联合训练，用于重构解离能景并定位关键片段
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- 01 强化学习+遗传算法分子设计ALCHIMIA 用强化学习先训练 33 条药物化学转化策略，再嵌入遗传算法变异，实现多目标同步优化。
- 02 多亚型钠通道阻断非阿片镇痛 AI虚拟筛选提供的多亚型钠通道阻断剂在大鼠手术模型中实现非阿片级镇痛。
- 03 LinkLlama：文本提示生成化学合理连接臂 自然语言提示即可把几何与类药约束同时写入，一步输出连接臂 SMILES。
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- 01 RL牵引半柔性扩散模型生成口袋配体 把去噪扩散转化为RL框架，实现配体在口袋内的半柔性动态生成
- 02 可解释GNN标记关键原子 四种XAI方法将GNN预测拆解到原子级，共识归因在激酶-抑制剂复合物中76%位于结合口袋2 Å内。
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- 01 卤素-π作用能的神经网络快速预测 将原有苯环模型扩展至酚、咪唑、吲哚，覆盖三种关键芳香氨基酸
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- 01 形状约束扩散模型生成分子 扩散-控制网耦合实现 3D 形状约束分子生成
- 02 BRADSHAW四轮迭代自动设计ERAP1抑制剂 四轮闭环 ML 优化把 ERAP1 抑制剂 IC50 推进到 <100 nM 并获得口服暴露 >1.5 µM·h 的工具化合物。
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- 01 CADD综述：从QSAR到虚拟筛选的演进 综述将LBDD的QSAR、药效团与RBDD的对接、从头设计并置为CADD两大技术路线。
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- 01 含非天然氨基酸小环肽3D结构预测 扩散模型在2D图层面天然支持NCAAs，平均RMSD降至0.79 Å。
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- 01 基于强化学习+反应模板的可合成先导物优化 将先导物优化建模为模板约束的 MDP，保证每步结构修改均可合成。
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- 01 柔性口袋扩散式分子生成框架YuelDesign 首次在扩散框架中同步采样口袋构象与配体结构
- 02 SynthSense 用合成反馈重塑分子生成 把合成可行性从筛选条件转变为生成奖励，实现路线-库-并行策略一体化设计。
- 03 开源分子对接与AI结合现状综述 开源对接与AI模块整合已覆盖教学、初筛到后验证全链条。
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- 01 电子结构描述符实现天然产物骨架跃迁 ESI描述符+XGBoost在NP库上达到R²=0.85的pIC₅₀预测精度，可跳出已知骨架发现新结构。
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- 01 CDK16抑制剂发现：对接增强回归建模 首次将多姿态对接数据用于回归型QSAR，直接改善模型输入质量。
- 02 混合量子–机器学习工作流：药物设计、材料发现与反应机理预测的综述与定量验证层次 仅收录经 3×300 ns 或 1×500 ns MD 模拟验证的虚拟筛选，提供可核查的 in silico 基准
- 03 AI平台设计AR降解剂抗前列腺癌 AIMCADD+AIMLinker闭环设计，先算三元复合物稳定性再AI生成连接臂。
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- 01 对接增强回归模型筛出CDK16抑制剂 用多构象对接特征增广训练集，首次将此类策略用于回归型QSAR。
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- 01 样本外信息泄漏普遍虚增药效预测精度 全样本预筛选特征导致交叉验证信息泄漏，使均方误差被低估 16.6%。