精确定位每个原子:PEARL的深度学习药物发现方法
Genesis Molecular AI与NVIDIA联合开发的PEARL(精确定位每个原子)是一种深度学习基础模型,专为大规模蛋白质-配体共折叠设计,在计算药物发现领域取得突破性进展;该模型通过合成训练数据、SO(3)等变扩散架构和可控推理,实现了比AlphaFold 3更准确的结合位姿预测,在Runs N' Poses和PoseBusters基准测试中分别达到85.2%和84.7%的成功率,且在更严格的RMSD < 1 Å条件下仍保持超过70%的成功率,为药物化学家提供了高精度工具,显著提升了先导化合物优化效率,有望加速新药研发进程,推动结构基础药物设计进入新纪元,同时展示了合成数据缩放定律在分子AI中的重要作用,为未来药物发现提供了数据生成、物理归纳偏差和可控推理三大支柱。

