澳门理工大学人工智能药物设计研究成果获国际顶尖期刊《自然通讯》刊登澳门理工大学人工智能药物发现中心教授魏乐义及研究团队，在分子性质预测与药物研发领域的创新研究，获国际顶尖学术期刊《NatureCommunications》（《自然通讯》）发表，该研究聚焦于解决药物研发中分子结构与功能之间的复杂关系，提出人工智能预训练模型“自我构象感知图Transformer”（Self-Conformation-AwareGraphTransformer,SCAGE），提升分子性质预测的精度与可解释性，研究成果有助深化对药物分子结构与功能的理解，使药物研发成本提高，研究团队运用人工智能预训练技术，创新性地研发SCAGE模型，深入学习分子的结构与功能语义，有效提升分子性质预测的准确性与模型的泛化能力，SCAGE模型在9种分子性质预测任务及30个结构活性悬崖基准测试中均展现出显着优势，为推动药物设计研发提供了创新性的人工智能解决方案，相关研究成果以“Aself-conformation-awarepre-trainingframeworkformolecularpropertypredictionwithsubstructureinterpretability”（具有子结构可解释性的分子性质预测的自我构象感知预训练框架）为题。