科研喵使用ai读文献，祝你效率百倍，访问labcat.com.cn下载。本期关注发表在《Chemical Society reviews》(IF: 40.4)上的重要综述"Modeling protein-ligand interactions for drug discovery in the era of deep learning"。该研究探讨了深度学习如何革新药物发现过程，通过DL增强的分子动力学、对接和虚拟 screening 技术，以及端到端的蛋白质-配体复合物建模，显著提高了计算效率和预测准确性。研究指出，结合物理原理与数据驱动方法，不仅能突破传统计算方法的局限，还能探索更广阔的化学和生物空间，为精准药物设计开辟新途径，对加速新药研发具有重要临床意义。