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本文在3D空间约束下,将通用LLMs与专门的扩散模型进行对比基准测试,以生成结合分子。结果显示,尽管LLMs目前落后于最先进的方法,但它们展现出了潜力。
本文介绍了一种新颖的基于扩散的生成模型,用于基于结构的药物设计。该模型解耦了口袋和配体的表示学习,并融入了多尺度相互作用信号和属性感知优化,以生成具有更强结合亲和力和更优ADMET属性的可开发3D分子。