AI制药
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AI制药：加速研发的利器，伦理与安全如何保障？
AI制药：加速新药研发的利器，伦理与安全如何保障？ Q：AI在生物制药领域有哪些应用？真的能加速新药研发吗？ A：AI在生物制药领域的应用非常广泛，主要集中在新药研发上。传统新药研发周期长、成本高，AI可以利用大数据和机器学习...
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如何用图神经网络（GNN）预测RNA二级结构与配体结合位点？一文读懂前沿算法框架
在AI制药（AIDD）领域，RNA作为药物靶点（如核糖开关、非编码RNA、病毒RNA基因组）的潜力正被快速释放。然而，RNA极易弯折且动态多变，其功能的发挥高度依赖于其空间折叠结构以及与小分子配体的特异性结合。 传统的实验方法（如X射...
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从“只给网页”到“开源代码”：AlphaFold 3 的妥协、社区自救与AI制药的权力重构
2024 年 5 月，DeepMind 在《Nature》上发表了 AlphaFold 3（AF3），宣称其不仅能预测蛋白质，还能预测 DNA、RNA 以及化学小分子配体的复合物结构。然而，伴随这项里程碑式成果而来的，不是欢呼，而是一场结...
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AlphaFold 3 开源学术权重后，AI 制药创业公司靠什么活下去
Google DeepMind 终究还是向学术界低了头。 AlphaFold 3（以下简称 AF3）的源代码和学术权重正式开源。这一举动，把大半年前因“仅提供 Web 服务器、限制每日调用、不给权重”而引发的学术界怒火彻底平息，但也顺...
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AlphaFold 3 迟到的开源：学术界的全面狂欢，与工业界尴尬的“围城”
从今年 5 月在《Nature》发表论文时仅提供限制重重的 Web 服务器，到 11 月正式释放完整源代码和模型权重，DeepMind 的这一百八十度大转弯，无疑是今年 AI for Science 领域最重磅的戏剧性事件。 对于这个...
100 DeepMind -
AlphaFold 3 都能预测配体结合了，为什么 AI 制药公司还要砸钱做湿实验？
在生物医药和 AI 交叉领域，AlphaFold 3（AF3）的发布无疑是一场地震。它不仅能预测蛋白质结构，还能预测蛋白质与小分子配体、DNA、RNA 的复合物结构。 这时候，很多行外人（甚至不少投资人）都会产生一个极其自然的疑问： ...
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除了AlphaFold 3，现代AI药物设计管线里还有哪些不可或缺的底层模型？
在AI制药（AIDD）领域，AlphaFold 3毫无疑问是聚光灯下最耀眼的明星。它解决了“结构预测”这一历史性难题。然而，药物研发是一个漫长且复杂的系统工程，从靶点发现、先导化合物筛选、结构优化到ADMET（吸收、分布、代谢、排泄和毒性...
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显存不够也能玩转AI制药：本地低配环境搭建 RFdiffusion + ProteinMPNN 工作流指南
作为蛋白质 de novo 设计领域的“黄金搭档”，RFdiffusion（负责骨架生成）和 ProteinMPNN（负责序列设计）几乎是目前计算生物学研究的标配。然而，官方文档中动辄要求 A100 或 24G 显存显卡的配置，让许多只有...
96 蛋白质设计 -
抗体非特异性结合（NSB）筛查：如何选择与应用开源抗体蛋白质语言模型（pLM）
在治疗性抗体开发中，非特异性结合（Non-Specific Binding, NSB）或多反应性（Polyreactivity）是导致候选药物在体内药代动力学（PK）性质差、清除率快以及毒性升高的主要原因之一。 利用蛋白质语言模型（p...
