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本文介绍了 PROBE，一个利用 LLM 代理通过在编辑前探测口袋-配体复合物响应来迭代优化基于结构的药物设计中的配体的框架，其在 CrossDocked2020 上取得了最先进的结果。

介绍了AIMS-Fold，一种推理时引导扩散框架，整合了交联质谱（XL-MS）和氢-氘交换（HDX-MS）数据，以改善针对诱导接近药物靶点的蛋白质共折叠预测。

本文正式将基于转录组的药物设计（TBDD）形式化为一个生成式逆问题，并提出了CURE——一个多分辨率转录组引导的扩散框架，能够生成以所需转录组状态转变为条件的药物分子。