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共发布文章：421篇
  • Adv Sci｜北京化工大学张一飞团队：AI设计更小的非自然PET水解酶
    前沿研究
    由于进化限制极大地限制了天然酶的多样性，从而减少了酶的发现和工程的可用序列库。 最近在蛋白质结构预测和从头设计方面的突破，由人工智能驱动，能够创造出具有所需功能的酶，而不仅仅依赖于传统的基因组挖掘。 该策略包括从模板酶中提取功能基序（使用叶枝堆肥角质酶， LCC ），再生新的蛋白质序列，计算筛选，实验验证和序列优化。
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    2025-04-18
    张一飞 AI
  • Nat Mach Intel｜通过知识蒸馏，在药物发现中实现数据驱动的联邦学习
    前沿研究
    在许多研究领域（包括药物发现），缺乏足够的高质量数据来训练模型是开发有影响力人工智能工具的主要瓶颈。 个人和企业的保密要求阻碍了数据共享，进一步加剧了这一问题。 联邦学习（FL）--允许各站点在不传输原始数据的情况下联合训练模型--是一种潜在的解决方案，但传统FL存在局限性，且无法完全解决隐私担忧。
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    2025-04-18
    Nat Mach
  • Science｜复旦大学郁金泰团队发现帕金森病全新治疗靶点，并利用AI找到潜在治疗药物
    前沿研究
    帕金森病 （Parkinson’s Disease，PD） ，是一种 影响运动和认知功能的神经退行性疾病，也是世界上第二常见的神经退行性疾病 ，仅次于阿尔茨海默病 （AD） ，影响着约 1%-2%的65岁及以上老人。 随着全球人口老龄化，帕金森病患病率还将大幅增加 。 该研究首次发现了 帕金森病 （PD） 的全新治疗靶点 —— FAM171A2 ， 并利用基于人工智能的蛋白质结构预测和虚拟筛选技术，成功找到了 具有潜在治疗作用的小分子化合物 。
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    2025-04-17
    复旦大学 帕金森病 AI
  • Nat Commun｜上海人工智能实验室张舒飞/苏茂：用AI增强分子动力学模拟的稳定性
    前沿研究
    分子动力学（MD）模拟是生物学、化学和材料科学等众多学科中一项关键技术，它依赖于原子间势能函数来描述系统的势能面，进而基于此模拟原子的动态轨迹。 机器学习原子间势能（MLIPs）通过从头算计算学习而来，能以更高效率实现具有从头算精度的MD模拟。 但训练数据和测试数据之间的分布偏移，会导致MLIPs测试性能下降，甚至使MD模拟崩溃。
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    2025-04-17
    Nat Commun 张舒飞 苏茂
  • Nat Methods｜生物分子模拟数据的革命：FAIR原则势在必行
    研发注册政策
    在大数据时代，分子动力学（MD）模拟的使用范式亟需更新。 研究人员应以FAIR原则（可查找、可获取、可互操作、可重用）为基础，规范轨迹数据的存储方式，以促进数据的共享与复用，推动开放科学的发展。 为此， 研究人员正推动建立可持续的MD数据归档机制 。
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    2025-04-16
    生物分子模拟数据
  • Drug Discov Today｜AI应用于抗肥胖药物发现：解锁下一代治疗药物
    前沿研究
    肥胖作为全球性的健康难题，对公共卫生构成了严峻挑战。 其复杂的病因和病理机制使得传统治疗方法面临诸多局限。 近年来，人工智能的迅猛发展为肥胖药物发现带来了新的契机。
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    2025-04-16
    肥胖 AI
  • FDA｜将通过AI等多种方法，逐步减少或替代现有动物试验
    前沿研究
    2025年4月10日，美国FDA宣布一项突破性举措， 将逐步淘汰单克隆抗体疗法和其他药物开发中的动物试验，转而采用更有效且更具人类相关性的替代方法。 这一新策略旨在提升药物安全性、加速评估流程，同时减少动物实验、降低研发成本，并最终降低药物价格。 FDA将通过多种方法逐步减少、优化或替代现有的动物试验要求，包括 基于人工智能的毒性计算模型、实验室环境中的人体细胞系和类器官毒性测试 （即新替代方法，NAMs数据）。
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    2025-04-15
    单克隆抗体 动物试验 AI
  • bioRxiv | 浙江工业大学张贵军/西湖大学曾坚阳等：基于序列衍生结构互补性的高精度蛋白质复合物结构建模
    专家观点
    确定蛋白质复合物结构对理解生物功能至关重要。 虽然AlphaFold2在单体蛋白结构预测上取得突破，但捕捉链间相互作用信号和建模复合物结构仍具挑战。 本文介绍DeepSCFold模型，用于改进蛋白质复合物建模 ，利用基于序列的深度学习模型预测结构相似性和相互作用概率，为构建配对多序列比对（MSAs）提供基础。
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    2025-04-15
    西湖大学 蛋白质 张贵军
  • bioRxiv｜西湖大学原发杰等：从自然语言走向从头蛋白质设计
    专家观点
    西湖大学原发杰、香港科技大学（广州）卢泓 远 团队合作带来了突破性的进展，相关成果 发表在bioRxiv上：‘TOWARD De Novo PROTEIN DESIGN FROM NATURAL LANGUAGE’，他们 开发出了一款名为 Pinal 的人工智能框架，只需一句自然语言描述，就能精准地产生前所未有的蛋白质 。 Pinal能够理解人类语言描述，并将其转化为全新的功能性蛋白质序列。 自然语言指导蛋白设计，蛋白质设计进入全新时代。
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    2025-04-15
    原发杰
  • JCIM｜广州国家实验室廖矿标/张崇焕等：AI预测化学反应位点
    前沿研究
    在抗癌药阿来替尼的合成中，化学家面临这样的抉择：一个苯环上有5个潜在反应位点（图1a），卤素原子究竟会落在哪个位置？ 传统方法需要反复试错，单次实验可能耗费数万元。 数据瓶颈：传统研究仅收集成功反应数据（1933例），团队首创性添加6328个"非反应位点"负样本（图2c），模拟化学家试错经验。
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    2025-04-14
    廖矿标