用于药物发现中命中生成的AI

本文研究了将生成模型应用于药物发现中命中化合物的生成，特别关注于替代或增强命中识别阶段。这很重要，因为它解决了药物开发中的一个关键瓶颈，并探索了人工智能加速这一过程的潜力。研究侧重于一个特定任务（命中化合物生成），并且对生成的化合物进行体外验证，增加了可信度和实际相关性。确定当前指标和数据的局限性也对未来的研究具有价值。

• •生成模型可以被训练来生成类似命中的分子。
• •该研究提出了一个针对类似命中分子生成的定制评估框架。
• •这些模型生成了有效、多样且具有生物学相关性的化合物。
• •一些生成的化合物在体外得到了验证。
• •本文指出了当前评估指标和训练数据的局限性。