每經(jīng)AI快訊，美國麻省理工學(xué)院和塔夫茨大學(xué)研究人員設(shè)計(jì)出一種基于大型語言模型(如ChatGPT)的人工智能算法，這種稱為ConPLex的新模型可將目標(biāo)蛋白與潛在的藥物分子相匹配，而無需執(zhí)行計(jì)算分子結(jié)構(gòu)的密集型步驟。相關(guān)論文發(fā)表在最新一期《美國國家科學(xué)院院刊》上。使用這種方法，研究人員可在一天內(nèi)篩選超過1億種化合物，比任何現(xiàn)有模型都要多得多。這項(xiàng)成果解決了對當(dāng)前藥物篩選的需求，其可擴(kuò)展性還能夠評估脫靶效應(yīng)、藥物再利用以及確定突變對藥物結(jié)合的影響。（科技日報(bào)）