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本文介绍了 SPADE，这是一种用于药物发现的新颖算法，能够仅通过约 40 次测试便从稀疏数据中高效识别出高质量配体。与深度学习和贝叶斯优化方法相比，SPADE 展现了更优的样本效率和速度。
来自罗维拉-威尔吉利大学的研究人员在《自然-机器智能》上发表论文，介绍了CoCoGraph，这是一种利用约束离散扩散过程生成化学有效的新型分子的AI工具。
由MIT研究人员Tristan Bepler和Tim Lu创立的OpenProtein.AI，推出了一款无代码平台，旨在普及先进的AI蛋白质设计与工程模型，使广大生物学家都能便捷使用。
OpenAI宣布了一个新的生命科学模型系列，专为生物学、药物发现和转化医学设计，研究负责人和产品负责人在OpenAI播客中讨论了开发方法。
OpenAI 推出 GPT-Rosalind，这是一个前沿推理模型，专门设计用于支持生物学、药物发现和转化医学领域的研究。
OpenAI 推出 GPT-Rosalind，这是一种前沿推理模型，旨在通过优化科学工作流程和工具使用，加速生物学、药物发现和转化医学领域的研究。
Google DeepMind与耶鲁大学发布了C2S-Scale，这是一个基于Gemma构建的270亿参数基础模型，用于单细胞分析，该模型发现了一种有前景的药物组合（silmitasertib和干扰素），可增强“冷”肿瘤的免疫可见性，其预测已通过实验验证。
Orakl Oncology 正在利用 DINOv2 模型将机器学习与实验洞察相结合，旨在加速癌症治疗发现和药物研发。
Google Quantum AI 的研究人员讲解量子力学基础、量子比特叠加，以及早期量子计算机未来如何模拟分子以进行药物筛选。