人工智能重塑药物相互作用研究：清华团队前沿综述
药物-药物相互作用（DDI）与药物-靶点相互作用（DTI）的精准预测在临床用药指导和新药开发领域具有重要的理论意义和应用价值。从生物学角度来看，药物分子与生物体内靶点结合的微观机制是导致联合用药产生临床毒副作用或协同治疗效果的关键基础；另一方面，随着图神经网络和大语言模型等前沿人工智能技术的快速发展，如何在复杂的生物医学数据中有效识别药物-药物及药物-靶点之间的相互作用模式，已成为当代计算药物设计的核心研究方向。然而，长期以来DDI与DTI的预测研究各自独立开展，一定程度上忽略了两者在生物学机制和算法实现
智能化时代的药物靶点筛选与验证
引言AI技术正日益成为医药研发领域的革命性手段，其影响力贯穿从靶点挖掘到临床试验分析的各个阶段。靶点筛选是创新药物开发的起始环节，旨在寻找可调控、能实现预期疗效且具备充分安全性的生物分子。该环节对后续研发的成功率和资源投入起着关键作用。传统靶点发现仍面临重重困难，主要源于对疾病深层生物学机制的掌握不足，以及人类基因组学、疾病模型等研究手段的局限。
英矽智能股价飙升近14% 携手泰格医药布局AI新药研发
英矽智能（03696）早盘股价大幅攀升逾13%，截至当前交易时段，该股涨幅达13.73%，报价69.15港元，成交量2.83亿港元。 4月20日，英矽智能通过官方渠道发布消息称，其应用于药物靶点探索的AI一体化平台实现重大突破：企业成功将早前发布的靶点识别专业版（Target Identification Pro，简称TargetPro）与靶点识别基准测试体系（Target Identification Benchmark，即TargetBench 1.0）融合为一个经过验证的完整系统，目标在于持续优化早
JCTC | 人工智能与分子动力学模拟：谁更擅长预测「隐匿口袋」的开启概率？
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