肽類療法在治療糖尿病和癌症方面表現出色，特別是GLP-1受體激動劑對2型糖尿病和肥胖症的療效。然而，設計符合多重標準的肽類仍具挑戰。為此，我們推出了PepTune，一種專門用於生成和優化治療性肽的模型。透過蒙地卡羅樹搜索策略，PepTune能有效平衡探索與利用，生成具多樣化特性的肽，並解決了在離散空間中面臨的挑戰。我們的研究顯示，這種方法在肽設計上具備穩健性與靈活性。 PubMed DOI

這份報告探討了X-LoRA-Gemma大型語言模型（LLM）的應用，這是一個擁有70億參數的多代理生成式人工智慧框架，專注於分子設計。模型結合人類與AI的合作，透過雙重推理策略來優化分子互動，並使用主成分分析等技術識別目標性質。生成的候選分子顯示出預期的特性，報告預測這些AI技術將在分子工程中越來越普遍，並提供創新解決方案，同時也討論了相關的挑戰與機會。 PubMed DOI

傳統藥物設計又慢又容易失敗，深度學習模型像DrugGPT雖然能產生新分子，但常常沒用。DrugGen是改良版，結合真實資料和優化技術，能產生100%有效分子，預測和多樣性都更好。測試證明它有效，還能幫助藥物再利用和新藥設計，大大提升藥物開發效率。 PubMed DOI

作者提出TSMMG大型語言模型，能根據自然語言描述的多重性質限制，生成全新分子。TSMMG向多個專家模型學習，可同時滿足多種性質要求，分子有效率超過99%，成功率高。它也能應對沒見過的性質組合和不同語言提示，對藥物開發等領域很有幫助。 PubMed DOI

作者介紹 SynLlama，一款專為小分子藥物合成路徑設計的 Llama3 微調模型。它能用常見原料和穩定反應模板，規劃出實用的合成步驟。SynLlama 資料需求低，對新原料也能應用，生成類似物和 hit expansion 表現都很優秀，是藥物化學家的實用工具。 PubMed

Token-Mol 是專為藥物設計打造的新型 transformer 架構，能同時編碼分子的 2D 和 3D 資訊。它用創新損失函數提升回歸表現，在分子構象生成、性質預測和藥物分子設計上都優於傳統模型，運算速度也比 diffusion models 快很多。結合強化學習後，藥物開發成效會更好。 PubMed DOI

這篇論文提出LLM-MPP新方法，結合大型語言模型和多種分子資料（像SMILES、分子圖和文字描述），用於新藥開發。透過chain-of-thought推理、cross-attention和對比學習，有效整合多模態資訊，提升預測準確度和可解釋性。實驗結果顯示，LLM-MPP在九個資料集上表現都比現有方法更好，突破了多模態整合和可解釋性的瓶頸。 PubMed DOI

這篇研究提出GICL框架，把藥物SMILES字串的大型語言模型嵌入和分子影像結合，利用跨模態對比學習整合資訊。這種融合方式讓GICL在藥物性質預測（ADMET）上表現領先，還能提供可解釋的分析，有助於提升藥物開發效率。 PubMed DOI

生成式AI正加速新藥研發，能深入分析複雜生物和化學資料。這篇綜述介紹主流AI模型、分子表徵和評估方式，並說明在蛋白質交互、藥物設計等應用。雖然潛力大，但還有模型解釋性差、資料不足等挑戰。文中也建議用混合模型、資料增強、雲端運算等方法來突破，並強調跨領域合作的重要性。 PubMed DOI

這篇論文推出 M³-20M 超大多模態分子資料集，收錄超過兩千萬個分子，規模比以往大71倍，結合 SMILES、2D/3D 結構、分子性質和文字描述（部分由 GPT-3.5 產生）。實驗證明，用這資料集訓練的模型在分子生成和性質預測上表現更好，對 AI 輔助藥物設計很有幫助。資料集連結：https://github.com/bz99bz/M-3 PubMed DOI