藥物開發費用高達25億美元，討論了調整現有分子和創造新分子兩種方法。人工智慧在藥學領域帶來革命，尤其生成式人工智慧在藥物發現中備受矚目。探討了不同生成式人工智慧模型、應用、挑戰及潛力。強調了商業合作夥伴在藥物發現中的重要性。 PubMed DOI

生成式機器學習在使用SMILES語言設計藥物分子上取得成功。研究指出大型語言模型在藥物設計有潛力，透過預訓練的方式成功轉移到藥物領域，效果優於先前研究。這種模型能生成對特定靶點有效的分子，展現了在藥物發現上的潛力。這為未來更大型的研究提供可能性，有助於開發非專利的藥物替代品。 PubMed DOI

人工智慧近年來進步神速，像ChatGPT等模型已經相當厲害。不過，將AI用在非專業領域還是有挑戰。為此，Uni-Mol模型開發了線上工具，專注於中樞神經系統疾病藥物開發，包括NMDA受體。這些工具像是BBB滲透性預測、QSAR分析和VD-gen分子生成模型，旨在幫助加速藥物研發，彌合AI技術與專家之間的鴻溝。 PubMed DOI

肽類有多樣生物活性，有治療潛力，但短效和易降解。人工智慧和計算工具推動肽類研究，如生成對抗網絡和變分自編碼器用於肽類設計。挑戰在於模型優化和驗證。討論AI整合肽類開發，概述機器學習策略，提出AI輔助肽類設計流程，強調AI加速肽類藥物發現的實用性。 PubMed DOI

小分子的設計對於藥物發現和能源儲存等技術應用非常重要。隨著合成化學的發展，科學界開始利用數據驅動和機器學習方法來探索設計空間。雖然生成式機器學習在分子設計上有潛力，但訓練過程複雜，且生成有效分子不易。研究顯示，預訓練的大型語言模型（LLMs）如Claude 3 Opus能根據自然語言指示創建和修改分子，達到97%的有效生成率。這些發現顯示LLMs在分子設計上具備強大潛力。 PubMed DOI

深度學習已成為植物生物學的重要工具，特別是在處理大型數據和揭示複雜關係方面。這篇綜述提到幾個關鍵應用： 1. **基因組序列分析**：用於預測基因表達和表觀遺傳特徵。 2. **基序挖掘與功能組件設計**：探討生成對抗網絡等技術的進展。 3. **蛋白質結構與功能預測**：展示深度學習在這些領域的影響。 4. **未來展望**：強調多組學數據整合和智能育種策略的潛力。 總之，深度學習在植物生物學的應用正快速發展，對理解植物系統有重要意義。 PubMed DOI

抗微生物肽（AMPs）逐漸成為對抗多重藥物抗性病原體的有效方案，但傳統的濕實驗篩選成本高昂，因此越來越依賴人工智慧（AI）進行識別與設計。機器學習（ML）在這方面扮演重要角色，特別是在小鼠模型中加速新抗感染肽的發現。雖然已有進展，但現有評論未充分探討大型語言模型（LLMs）、圖神經網絡（GNNs）及結構引導方法在AMP發現中的潛力。本評論旨在填補此空白，提供AMPs的AI應用最新進展、挑戰與機會的概述，並指出未來研究的關鍵領域。 PubMed DOI

最近，人工智慧（AI）和深度學習（DL）在醫療保健領域的進展非常顯著，尤其是大型語言模型（LLMs）的應用。這些模型改善了研究人員與AI系統的溝通，特別是在藥物開發上。回顧中強調了LLM在製藥領域的創新，並探討了其技術和倫理挑戰。預期未來LLM將在創新藥物的開發中扮演更重要的角色，助力突破性製藥的進展。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在生物學和化學等複雜領域中影響深遠，特別是在分子設計和優化方面。本篇綜述專注於LLMs在抗生素發現與設計中的應用，特別是肽類分子。我們將探討LLMs在藥物設計的最新進展，以及在抗生素開發中應用這些模型所面臨的挑戰。 PubMed DOI

這個系統透過整合大型語言模型（LLMs）和知識圖譜，提升材料化學中聚合物科學的合成路徑識別。它解決了大分子命名的複雜性，並自動化文獻檢索、反應數據提取等任務。 主要特點包括： 1. **數據提取與結構化**：利用LLMs提取化學物質名稱，並組織成知識圖譜。 2. **逆合成路徑構建**：建立逆合成路徑樹，探索多種合成路徑。 3. **多分支反應路徑搜尋演算法（MBRPS）**：識別所有有效的多分支反應路徑，擴展逆合成規劃。 4. **聚酰亞胺合成應用**：成功生成全面的逆合成路徑樹，推薦優化路徑。 這項工作在自動化大分子逆合成規劃上有重大進展。 PubMed DOI