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从另一个角度来看,3月16日,英伟达GTC大会发布AI蛋白质设计模型Protein-Complexa。该模型采用合成数据集Teddymer训练,能一步生成蛋白质序列和原子级结构,专为靶向药物设计而打造。其创新点在于融合生成式设计与优化搜索,通过连续的潜空间编码全原子信息,直接输出结合靶标的蛋白质结构(命中率最高达63.5%),并首次实现从头设计碳水化合物结合蛋白。这项研究由英伟达团队与牛津大学、首尔大学合作完成,论文以“Scaling Atomistic Protein Binder Design with Generative Pretraining and Test-Time Compute”为题,入选为ICLR 2026(国际学习表征会议,是深度学习领域的顶级学术会议)口头报告。

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关于作者

刘洋,独立研究员,专注于数据分析与市场趋势研究,多篇文章获得业内好评。