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效率飞跃千倍，麻省理工创新AI药物建模技术

一、速度激增1200倍，EquBind模型高效筛选药物候选分子

近期，麻省理工学院的研究人员推出了一款名为EquBind的新型模型，旨在预先预测新蛋白质分子的结构，大幅提升了药物开发的效率。这项技术已获得业界认可，并有望在国际机器学习会议（ICML）上展示。

目前，药物研发面临着高昂的成本与漫长的周期，导致90%的候选药物在临床试验阶段失败。EquBind模型的出现，旨在解决这一难题，通过几何深度学习加速药物筛选过程。

二、精准预测蛋白质结构，革新药物研发流程

传统的药物开发方法依赖于“配体-蛋白质”对接模型，这一过程复杂耗时，效率低下。EquBind模型通过引入“盲配对”概念，直接预测分子间的最佳结合位置，从而显著提高了筛选效率。其内置的几何推理算法能快速理解分子结构，使模型在面对新分子时能迅速定位潜在结合点，大大减少了筛选时间。

三、业界成功应用，推动癌症药物研发进展

EquBind模型的成功引起了治疗公司的关注，尤其是针对肺癌、白血病及胃肠道肿瘤的药物开发。Relay公司的首席数据官帕特·沃尔特斯指出，该模型在处理难以用传统方法对接的蛋白质配体方面表现卓越，为药物研发开辟了新途径。

结语：AI与制药的完美融合，未来前景广阔

AI制药作为近年来的新兴领域，正以其独特优势在药物研发中大放异彩。借助AI技术，研究人员能够自主学习数据、挖掘规律，优化药物开发流程，有望提升效率、降低成本。尽管存在对AI作用的争议，但AI在药物研发中的辅助作用日益显著，未来发展前景光明。

来源：Tech Xplore