PSICHIC+：从序列预测结合亲和力的生物活性基础模型
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PSICHIC+：从序列预测结合亲和力的生物活性基础模型
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AI 综述
Koh 等研究团队发布预印本，提出生物活性基础模型 PSICHIC+。该模型基于约 8200 万条蛋白-配体记录、以分布目标训练，可从蛋白序列与配体 SMILES 在毫秒级预测结合亲和力。 据该预印本，在无靶点特异性训练数据的零样本虚拟筛选基准中，PSICHIC+ 的富集效果优于回归和分类方法，并与领先的基于结构的方法表现相当；在实验室闭环筛选中，分布引导的采集策略在固定筛选预算下提高了高活性化合物的回收率。 该预印本还称，PSICHIC+ 与 Boltz-2 联用可提升从命中到先导化合物的亲和力预测，在评估基准上的平均相关性接近 FEP+，且无需高分辨率蛋白结构。上述结果来自预印本，尚未经同行评审。
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最新进展10月31日 08:00
PSICHIC+：从序列预测结合亲和力的生物活性基础模型报道时间线
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11月2日
- 下一分子AI制药日报｜PSICHIC+从序列预测结合亲和力，GlycoWeave提升糖链结构预测
下一分子11月2日AI制药日报头条介绍生物活性基础模型PSICHIC+，基于约8200万条蛋白-配体记录训练，可从蛋白序列与配体SMILES在毫秒级预测结合亲和力，在无靶点特异性训练数据的零样本虚拟筛选基准中富集效果优于回归和分类方法，并与领先的基于结构的方法表现相当。
10月31日
- bioRxiv · Bioinformatics精选PSICHIC+：从序列预测结合亲和力的生物活性基础模型
研究团队开发了生物活性基础模型 PSICHIC+，基于约8200万条蛋白-配体记录、以分布目标训练，可从蛋白序列与配体 SMILES 在毫秒级预测结合亲和力。在无靶点特异性训练数据的零样本虚拟筛选基准中，其富集效果优于回归和分类方法，并与领先的基于结构的方法表现相当。
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