DeepBlock:通过深度学习进行毒性控制的理性配体生成方法
深度学习应用于目标蛋白配体生成的最新研究:DeepBlock框架的提出与验证 背景与研究问题 药物发现过程中,寻找能够结合特定蛋白的配体分子(ligand)一直是核心目标。然而,目前的虚拟筛选方法(virtual screening)通常受限于化合物库的规模和化学空间的广度,难以在大规模化学空间中发现符合目标特性的创新化合物。相比之下,去新药设计(de novo drug design)通过从头生成分子结构,为探索现有化合物库之外的化学空间提供了崭新的可能性。 近年来,深度生成模型(deep generative models)在化学分子生成领域取得了显著进展,包括自回归模型(autoregressive models)、变分自编码器(variational autoencoders, VA...