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清华&第四范式&腾讯研究团队：图神经网络与生物医学网络实现新兴药物相互作用预测

清华大学、第四范式（4Paradigm）以及腾讯 Jarvis Lab 的研究人员提出了 EmerGNN，这是一种图神经网络，可以利用生物医学网络中的丰富信息来有效预测新兴药物的相互作用。

机器之心 · 2023-12-26 11:59:00

LLM与药物发现结合，NVIDIA、Mila、Caltech团队发布多模态分子结构-文本模型

近日，加拿大蒙特利尔学习算法研究院（Mila）、NVIDIA Research、伊利诺伊大学厄巴纳－香槟分校（UIUC）、普林斯顿大学和加州理工学院的研究团队，通过对比学习策略共同学习分子的化学结构和文本描述，提出了一种多模态分子结构-文本模型 MoleculeSTM。

机器之心 · 2023-12-26 11:52:00

迈向程序化蛋白质生成

机器学习算法在计算蛋白质设计中的应用最近取得了许多成就，例如从氨基酸序列预测3D结构以及可以折叠成所需3D结构的蛋白质序列的逆向设计。然而，从头蛋白质结构生成——即生成具有所需特性的蛋白质结构——仍然是一项艰巨的任务。

机器之心 · 2023-12-26 11:30:00

超10亿个核苷酸水平的测量，首个RNA基础模型解锁RNA药物发现

Atomic AI 于 12 月 14 日发表在 bioRxiv 上的一篇预印本论文《ATOM-1：基于化学图谱数据构建的 RNA 结构和功能的基础模型》（「ATOM-1: A Foundation Model for RNA Structure and Function Built on Chemical Mapping Data」）中，Atomic AI 描述了其专有的 ATOM-1™ 平台组件——一个可以准确预测 RNA 结构和功能的基础模型，有助于显著改善 RNA 疗法的开发。

机器之心 · 2023-12-26 11:29:00