澳门理工大学人工智能分子对接方法科研成果助力药物研发（图片来源：《ActaPharmaceuticaSinicaB》）澳门理工大学应用科学学院人工智能药物发现中心教授姚小军、刘焕香、博士研究生李婧及研究团队开发出一个全新的多任务深度生成框架“FlowDock”，为蛋白质—配体柔性分子对接及结合亲和力预测提供了统一且高效的解决方案，为加速药物研发提供了强而有力的技术支撑，传统的分子对接方法依赖搜索算法和能量评分函数来模拟结合过程，基于深度学习的方法提供了更具成本效益的替代方案，但它们通常忽略了蛋白质在与配体结合过程中的柔性构象变化，这些方法生成的分子构象往往缺乏物理化学的合理性，澳理大科研团队研发的“FlowDock”方法实现了技术突破，该方法在整合蛋白质构象柔性的同时，能够同步精准生成蛋白质—配体复合物的配体结合姿势并预测其结合亲和力，“FlowDock”结合了多模态分子特征与深度等变生成模型，为探索动态蛋白质—配体相互作用提供了新的思路，相关研究成果以“FlowDock:Aunifiedflow-basedframeworkforflexibleprotein-liganddockingandbindingaffinityprediction”（“FlowDock”：用于柔性蛋白质—配体对接与结合亲和力预测的统一流模型框架）为题，在国际权威期刊《ActaPharmaceuticaSinicaB》（《药学学报》）中发表，专注于药物科学与技术的前沿研究。