2025年4月21日,清华大学 张颢等和微软研究院团队在Journal of Cheminformatics上发表论文Activity cliff-aware reinforcement learning for de novo drug design。 在药物发现领域,全新(de novo)分子设计面临的核心挑战之一是结构-活性关系(SAR)的复杂性,尤其是活性悬崖(activity cliffs)现象——微小的分子结构变化可能导致生物活性的显著差异。 基于AI的全新药物设计通过生成具有特定生物活性的分子,加速了传统药物开发流程。
智药邦
2025-05-05
de novo
张颢