MolGenBench系统评测17种分子生成模型
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MolGenBench系统评测17种分子生成模型
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AI 综述
同济大学、中国科学院上海药物研究所、上海科技大学与临港实验室团队在《Nature Communications》发表论文，构建结构基础药物发现评测基准MolGenBench，在120个蛋白质靶点和600个化合物系列上系统评估17种分子生成方法，覆盖从头设计与苗头到先导优化两个阶段。 研究将靶点分为出现在CrossDock训练集与未出现的蛋白质以考察泛化。排除与CrossDock训练数据重复的分子及骨架后，某模型平均活性分子恢复靶点数由30.3降至18.7，研究称这表明模型表现受训练数据记忆效应影响；在未出现在训练集中的靶点上，约一半从头生成模型无法恢复任何已知活性分子。 研究同时指出，Vina对接构象不等同于实验测定的真实结合构象，相关比较主要反映与传统对接流程的一致性，不能直接证明结合模式预测准确。
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最新进展10月31日 20:00
Nature Communications发表MolGenBench：系统评测17种AI药物生成模型报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月31日
- DrugAINature Communications发表MolGenBench：系统评测17种AI药物生成模型
同济大学、中国科学院上海药物研究所、上海科技大学与临港实验室团队在《Nature Communications》发表论文，构建结构基础药物发现评测基准MolGenBench，在120个蛋白质靶点和600个化合物系列上系统评估17种分子生成方法，覆盖从头设计与Hit-to-Lead两个阶段。
10月30日
- 智药邦精选上海药物所郑明月等发布MolGenBench：系统评测17种AI药物生成模型
同济大学、中国科学院上海药物研究所、上海科技大学与临港实验室团队在《Nature Communications》发表论文，构建结构基础药物发现评测基准MolGenBench，在120个蛋白质靶点和600个化合物系列上系统评估17种分子生成方法，覆盖从头设计与苗头到先导优化两个阶段。
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