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西安交大人机所博士生研究成果在《自然》子刊《自然机器智能》发表
8 小时前
近日，北京大学药学院联合西安交通大学人工智能与机器人研究所、华盛顿大学、香港中文大学及石河子大学等单位，在小分子天然产物智能表征与药物发现领域取得重要进展。研究团队提出了一种面向小分子天然产物的基础模型NaFM（Foundation Model for Natural Products），相关成果发表于国际高水平期刊《自然机器智能》（Nature Machine Intelligence）。天然产物因其结构多样性和生物活性，成为抗肿瘤、抗感染等药物发现的重要来源，但其发现过程面临周期长、成本高、数据有限等挑战。针对这些问题，研究团队以分子母核为核心构建表征框架，结合掩码图学习与对比学习，提出了母核感知的预训练策略。NaFM在预训练阶段基于COCONUT数据库中约60万条未标注天然产物结构数据，构建了分子表示学习框架，有效捕捉了天然产物在生物来源、合成途径及生物活性等多维属性间的内在关联。该研究为天然产物药物发现提供了新的智能工具，具有重要的科学价值和应用前景。
