标签：药物发现
AlphaFold 3：药物发现与生命科学的革命性突破
AlphaFold 3 是 DeepMind 开发的最新蛋白质结构预测工具，不仅提升了预测精度，还能模拟多种生物分子的相互作用。其在药物发现、基因组学和个性化医学等领域...
AI技术如何重塑创新药研发：从实验室到临床的智慧飞跃
随着AI技术的迅猛发展，创新药研发正经历一场革命性变革。本文探讨AI如何通过自动化实验室、智能算法和数据分析，显著缩短药物研发周期，降低成本，并加速新...
AI制药：创新药研发的智慧革命
人工智能正在深刻改变药物研发的传统模式。从晶泰科技的智能实验室到AI辅助药物设计，AI制药技术正在缩短研发周期、降低研发成本，并为生命科学领域带来全新...
AlphaFold与AI驱动生物学：蛋白质设计的未来
AlphaFold作为蛋白质结构预测的里程碑，正在推动AI在生物学领域的应用。本文将探讨AlphaFold的技术突破、在药物发现中的作用，以及AI如何通过蛋白质设计重塑...
Achira公司获3300万美元融资，开创原子基础模拟模型推动药物发现
风险投资公司Dimension领投了Achira公司3300万美元的融资，该公司致力于创建原子基础模拟模型以推动药物发现。通过结合几何深度学习、物理学、量子化学和统计...
深度学习助力ZINC15数据库：Deep Docking技术的革命性突破
本文介绍了Deep Docking (DD)这一基于深度学习的药物发现平台，该平台通过深度定量构效关系模型提高虚拟对接的速度与准确性。结合FRED对接程序，DD成功对ZINC...
Graphium技术平台与GPS++：分子图神经网络的新突破
本文探讨了Graphium技术平台如何通过分离GNN层与模型架构，提供卓越的代码灵活性，并支持无缝替换不同类型的层作为超参数。同时，文章还深入分析了GPS++在分...
生成式AI与R语言：阿斯利康在肿瘤学研发中的创新实践
阿斯利康正在积极探索生成式人工智能（GenAI）在肿瘤学研发中的应用，从药物发现到临床试验设计，GenAI与R语言的结合为药物研发带来了新的可能性。本文将深入...
R语言与生成式AI在肿瘤学研发中的创新应用
本文探讨了R语言与生成式人工智能（GenAI）在肿瘤学研发中的创新应用。通过结合R语言的数据分析能力和生成式AI的潜力，阿斯利康加速了药物发现、优化了临床试...
人工智能驱动药物发现：Ignota Labs如何利用AI复活失败药物
Ignota Labs通过其SAFEPATH AI平台，利用深度学习模型分析失败药物的临床前和临床数据，检测可能导致毒性的模式，并通过人工智能驱动的分子优化来减少毒性，...
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