同济大学TJ-AI4S团队获第二届全球AI药物研发算法大赛总冠军
科技周边小白一枚,正在不断学习积累知识,现将学习到的知识记录一下,也是将我的所得分享给大家!而今天这篇文章《同济大学TJ-AI4S团队获第二届全球AI药物研发算法大赛总冠军》带大家来了解一下##content_title##,希望对大家的知识积累有所帮助,从而弥补自己的不足,助力实战开发!
同济大学TJ-AI4S团队在第二届全球AI药物研发算法大赛中夺冠!该团队在226支参赛队伍中脱颖而出,凭借创新技术在复赛和决赛中均取得第一名,最终荣获大赛总冠军。
本次大赛由清华大学药学院、百度飞桨和Intel联合主办,旨在预测倍半萜类分子的量子化学性质。倍半萜类化合物是重要的药物来源,青蒿素即为其中一例。TJ-AI4S团队提出的分子特征与标签延拓策略,在解决药物分子量化性质预测难题,特别是分布外预测方面,展现出显著优势。
人工智能在药物研发领域潜力巨大,尤其在小分子药物研发方面。AI能够预测药物安全性和有效性,从而缩短研发周期并降低成本。然而,提升模型的分布外泛化能力的关键在于构建多样化的训练数据。直接在分子层面构造数据会破坏分子结构,难以推断合理的标签。
为此,TJ-AI4S团队创新性地提出了一种适用于分子表征的特征与标签延拓策略。该策略在不破坏药物分子特征内在语义的前提下,实现了多样化的结构分布外和性质分布外伪数据的构建。该方案高效简洁,具有较高的可解释性和通用性,可无缝集成到各种分子预训练大模型中。这项突破不仅推动了分子量化性质分布外可靠预测的研究,还有效克服了分子性质预测中的“活性悬崖”挑战,对药物研发和应用具有重要意义。
TJ-AI4S团队由同济大学计算机科学与技术学院、生命科学与技术学院、教育部“细胞干性与命运编辑”前沿科学中心和汽车学院的教师和学生组成,隶属于同济大学AI4S交叉研究小组。
此次大赛的胜利,充分展现了TJ-AI4S团队分子扩增策略的应用潜力,以及同济大学在“计算+”研究方向的科研实力。未来,该团队将继续深入探索AI与药物设计的融合,在分子量子化学性质预测和药物-靶标相互作用预测等领域进行更广泛的研究,为AI药物研发的加速发展贡献力量。
文章来源:同济大学
到这里,我们也就讲完了《同济大学TJ-AI4S团队获第二届全球AI药物研发算法大赛总冠军》的内容了。个人认为,基础知识的学习和巩固,是为了更好的将其运用到项目中,欢迎关注golang学习网公众号,带你了解更多关于同济大学,ai药物,量子化学的知识点!

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