据生物世界公众号6月11日消息，美国麻省理工学院科研团队开发出基于大语言模型的AI算法ConPLex，可像ChatGPT那样自动将目标蛋白质与潜在药物分子相匹配，有助于大幅提高药物发现的效率和成功率。该模型通过蛋白质语言模型和对比学习的双重使用，无需执行计算分子结构的密集计算步骤，即可大规模筛选评估脱靶效应、药物再利用，并确定突变对药物结合的影响，同时可区分具有不同结合特征的结构高度相似的药物候选分子。该模型实现了高精度，对不可见数据的广泛适应性，以及对诱饵化合物的特异性，有助于大幅提高药物发现的效率和成功率。相关研究成果发表于PNAS期刊。

消息来源：https://mp.weixin.qq.com/s/n6QTIszSTJl3yZ3CorCpbg