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美國麻省理工學(xué)院和塔夫茨大學(xué)研究人員設(shè)計出一種基于大型語言模型(如ChatGPT)的人工智能(161631)算法，這種稱為ConPLex的新模型可將目標(biāo)蛋白與潛在的藥物分子相匹配，而無需執(zhí)行計算分子結(jié)構(gòu)的密集型步驟。相關(guān)論文發(fā)表在最新一期《美國國家科學(xué)院院刊》上。使用這種方法，研究人員可在一天內(nèi)篩選超過1億種化合物，比任何現(xiàn)有模型都要多得多。這項成果解決了對當(dāng)前藥物篩選的需求，其可擴展性還能夠評估脫靶效應(yīng)、藥物再利用以及確定突變對藥物結(jié)合的影響。(科技日報)

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