深势科技虚拟细胞模型ProteinTalks登上Nature
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深势科技虚拟细胞模型ProteinTalks登上Nature
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AI 综述
深势科技与合作团队在《Nature》发表虚拟细胞模型ProteinTalks，将大规模动态蛋白质组数据与神经常微分方程预训练结合，用于预测药物扰动响应。研究团队以超过3800万项蛋白质丰度测量构建时序扰动数据集，覆盖用药前及给药后6、24和48小时。 在药物筛选验证中，团队以3位三阴性乳腺癌患者来源类器官的基线蛋白质组为起点，结合模型推荐、结构相似性扩展和再次评分，从约3000种化合物中筛出HDAC6抑制剂CAY10603进入实验验证；在P865类器官实验中，CAY10603的半数抑制浓度（IC₅₀）为23.1 nM，低于顺铂对照的1.43 μM。 深势科技同时推进该模型的药效预测应用，并提供流程演示体验：体验无需自行准备数据，生成的虚拟数据集仅用于流程演示。
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最新进展11月3日 18:00
深势科技合作开发的虚拟细胞模型ProteinTalks登上Nature，并推进药效预测落地报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月4日
- 下一分子AI制药日报｜谷歌化学智能体、虚拟细胞与药企进展
本期日报收录谷歌DeepMind的Antigravity化学信息学技能演示，智能体可整理文献与分子数据、调用化学工具分析并协助提出待验证设计方案，官方称部分原需多天的工作可在约一小时内完成，但设计结果仍须实验验证。
11月3日
- 深势科技 DP Technology精选深势科技合作开发的虚拟细胞模型ProteinTalks登上Nature，并推进药效预测落地
深势科技与合作团队在《Nature》发表虚拟细胞模型ProteinTalks，将大规模动态蛋白质组与神经常微分方程预训练结合，用于药物扰动响应预测。
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