课题组方向分为四大模块:
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Drug Screening (Drug-target binding affinity prediction, Deeplearning-based docking model)
IGN、RTMScore、KarmaDock -
Drug Generation
多目标要求：多样性、新颖性、靶向性（选择性）、亲和力、成药性、低毒性、可合成性
MCMG、ResGen、SurfGen -
Drug Property Prediction / ADMET prediction
分子成药性评估，安全性评估
MGA,ADMETLab2.0 -
platform
DrugFlow
未来挑战（研究方向/重点）
- AI在一些Task相比传统机器学习或方法并未出现压倒性优势
- DTA任务上，AI虽然预测能力出众，但是在实际的虚拟筛选场景中表现一般，并未超越传统的molecular-docking方法
- 成药性和安全性评估任务上，AI虽然取得了一些进展，但是仍无法满足实际药物研发要求。
