药物分子设计新策略，微软条件扩散模型DiffLinker登Nature子刊

将 ScienceAI 设为星标第一时间掌握新鲜的 AI for Science 资讯编辑 | 紫罗药理学领域的化学空间高达 10^60，在广阔的化学空间中进行搜索，给药物设计带来了巨大的挑战。基于片段的药物发现一直是早期药物开发的有效范例。然而，该领域面临的一个挑战是，如何设计断开的感兴趣分子片段之间的连接子（linker），生成化学上合理的候选药物分子。在此，来自微软研究院科学智能中心（AI4Science）、洛桑联邦理工学院、牛津大学和 MIT 的研究团队，提出了一种用于分子 linker 设计的 E(3) 等变三维条件扩散模型 DiffLinker。与以前只能连接分子片段对的方法不同，新方法可以连接任意数量的片段。此外，模型会自动确定 linker 中的原子数量及其与输入片段的连接点。DiffLinker 在标准数据集上优于其他方法，可生成更多样化且可合成的分子。在实际应用中对其方 ………………………………