ChemRxiv论文：机器学习力场评分媲美自由能微扰，药物先导化合物优化有望提速降本
ChemRxiv 9月24日预印本显示，机器学习力场（MLFF）评分在公共基准上对同系列配体亲和力排序的准确度可与自由能微扰（FEP）这一金标准方法相当，而计算成本大幅降低，为先导优化的高通量精确排序提供了新工具。
药物设计
共 3 篇 · B910化工 · AI 化学信息库
RNAV8 Bio加入ARPA-H的PROPEL计划，用AI破解RNA序列-功能规律
RNAV8 Bio入选美国ARPA-H高达440万美元的PROPEL试点计划，与哈佛医学院Rouskin实验室、MIT/Whitehead的Weissman实验室合作，通过AI驱动设计加实验验证，把RNA天然折叠行为转化为可编程、可调谐的药物控制层，服务于下一代mRNA药物。
日本团队突破AlphaFold3局限：AF3-ReD实现蛋白多构象采样
日本分子科学研究所Ohnuki与Okazaki团队在JACS Au发表AF3-ReD方法：在AlphaFold3扩散模型中引入排斥偏置能量项，迫使模型采样多个构象态。以ATP合酶F1β亚基验证，AF3-ReD成功采到默认模型遗漏的开放、闭合及中间构象，为药物设计中的构象变化研究提供新工具。