比最优技术快 8 倍：浙大侯廷军等人提出 ResGen，基于蛋白质口袋的 3D 分子生成模型

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原标题：比最优技术快 8 倍：浙大侯廷军等人提出 ResGen，基于蛋白质口袋的 3D 分子生成模型
关键字：分子,蛋白质,模型,口袋,原子
文章来源：HyperAI超神经
内容字数：8903字

内容摘要：

作者：彬彬
编辑：李宝珠，三羊
浙江大学与之江实验室研究团队提出了一种基于蛋白质口袋 (protein pocket) 的 3D 分子生成模型——ResGen，与以往最优技术相比，速度提升 8 倍，成功地生成了具有更低结合能和更高多样性的类药物分子。过去，创新药物的发现往往依赖于古早配方或实验中的偶然事件，例如青霉素。多年来，分子生物学和计算化学的进步，使药物设计模式实现了从盲目筛选到合理设计的转变。
尽管如此，药物研发设计仍然是一个多环节流程，链路长且成本高昂，每一个环节的效率提高都有巨大价值。近年来，随着 AI、大数据等技术的广泛应用，AI 辅助药物设计也在一次次的实验中愈发成熟，AI 正在药物研发的多个环节进行着提效增质的升级改革。
其中，高质量的分子生成模型可以有效提升先导化合物发现的效率。目前，大多分子生成工作都采用了基于配体的方法 (LBMG)，然而该方法存在诸多局限性，例如无法考虑分子与靶标之间相互作用模式等。因此研究者们越来越关注基于结构的分子生成 (SBMG,structure-based molecular generative) 的方法，即基于靶标结构进行相应的分

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