深势科技发布三维分子预体能训练模型Uni-Mol，加速药物设计的发展

都有聚焦于水分子不同层次表征的图表集。该研究工作实验的 15 个图表集均来自于 MoleculeNet，研究工作开发团队采用了薄板划分的方式。

在 3D 本体强关的的转回培训任务上，例如在卤水自由能（ESOL, Freesolv），三酸甘油酯（Lipo），物化物理性质（QM7、QM8、QM9）上，与之前的 SOTA 相比有最少提升 21% 的真实感。

布丨Uni-Mol 在水分子物理性质先于测的实验结果（可能：ChemRxiv）

在水分子异构体作用于（molecular conformation generation)实验之前，Uni-Mol 评价 AI 假设作用于异构体独特性的量化 Coverage 和灵巧量化 Matching 基本上全面超越基本的加权线。

布丨Uni-Mol 在水分子异构体作用于的实验结果（可能：ChemRxiv）

此外，研究工作开发团队进行了盘子物理性质先于测实验。可性，指的是候选细胞内盘子与特定水分子配位产生稳定混合的战斗能力，是候选细胞内盘子的极为重要表征之一。Uni-Mol 在盘子药性图表集 NRDLD 上的恰当率、召回率、精度和F1得分是最高的。

在加权图表集之前，先于培训的 Uni-Mol 假设在四个评分上都优于非先于培训的假设。这表明，对候选核酸盘子的先于培训可以改善盘子表征先于测培训任务。

（可能：ChemRxiv）

核酸-配位混合的先于测，是基于本体的建筑设计之前最重要的培训任务之一。Uni-Mol 混合了水分子和盘子先于培训假设来研修基于距离矩阵的计分数组，后对复杂的异构体进行时域和优化，并在加权图表集上必要了结果的可一般化性。通过混合水分子假设和盘子先于培训假设，Uni-Mol 在核酸-配位混合培训任务之前显著超过了普遍适用的接入物件。

计分数组即通过定量化审核与靶标细胞内的相互极为重要作用为生产之前的药效审核共享早先，该分析方法以外广泛应用运用于基于本体的推算辅助建筑设计。

往往来说，对药-靶的相互极为重要作用的审核步骤有分步，第一步是接入过程（docking process），主要指异构体搜索，察觉到潜在的混合基因座（binding pose）；第二步是计分过程（scoring process），往往指计分，以先于测药-靶混合力。

而 Uni-Mol 在 docking power 和 binding pose 两项审核混合最极为重要的量化上均体现出色，在计分数组测评上超越了一系列大众化接入处理物件，以及基于 AI 的计分数组假设。在 binding pose 先于测战斗能力上面，对于 CASF-2016 加权图表集先于测的恰当混合异构体的比例超过以外大众化的物件约 35%。

布丨核酸-配位混合基因座先于测假设在 CSAF-2016 上的测试结果（可能：ChemRxiv）

从研究工作结果来看，3D 水分子举例来说研修前提 Uni-Mol 十分令人满意，该前提的提出或有助建筑设计运用的全面性开拓和深耕。以外，建筑设计运用一直不够相比之下的发布新闻图表集，许多发布新闻图表集未做到单单需求。而该项研究工作成果或有效地未来建筑设计运用相比之下加权的增多，或将加速药品发掘出与建筑设计的发展。

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参考：

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