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据美国麻省理工学院（MIT）官网月7月12日报道 ，该�？蒲Ъ铱⒊鲆豢蠲狤quiBind的几何深度学习模子 ，其将类药物分子与卵白配对的效率比现有最快的盘算分子配对模子QuickVina2-W快1200倍 。相关研究已经提交预印本效劳器 ，并将提交给国际机械学习大会 。
在药物开发之前 ，研究职员必需找到有潜力的类药物分子 ，这些分子可以与某些卵白质靶点准确团结或“对接”——这一历程被称为药物发明 。类药物分子（配体）乐成与卵白质对接后 ，可以阻止卵白质施展功效 。若是卵白质是细菌的一种必需卵白质 ，配体就可以杀死细菌 ，从而�；と颂� 。
现在寻找潜在药物候选分子的盘算历程大致如下：大大都最先进的盘算模子依赖沉重的候选采样 ，以及评分、排序和微调等要领 ，从而让配体和卵白质之间实现最佳“匹配” 。
最新研究主要作者、美国麻省理工学院电气工程和盘算机科学系研究生汉尼斯·斯塔克体现 ，上述古板的配体—卵白质团结要领就像“实验将钥匙插入有许多锁孔的锁中” 。这种要领需要破费大宗时间对每个“锁孔”举行实验 ，才华找到最佳匹配 。相反 ，EquiBind仅需一个办法就可以直接精准展望配体与卵白质配对的准确位置 ，这是由于其拥有内置的几何推理能力 ，可以资助模子相识并学习分子的基本情形 ，在遇到新的数据时能够举行归纳综合 ，以做出更好的展望 。
该研究引起了专业人士的兴趣 。接力医疗公司首席数据官帕特·沃尔特斯建议其团队在现有的一种用于肺癌、白血病和胃肠道肿瘤的药物和卵白质上实验这一最新模子 ，效果EquiBind取得了乐成 ，而大大都古板的配对要领无法让卵白和配体乐成配对 。
沃尔特斯说 ，EquiBind为配对问题提供了一种奇异的解决计划 ，它团结了姿态预计和团结位点识别 。这种要领使用了数千种果真可用的晶体结构的信息 ，可能对药物开发领域爆发新的影响 。
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