基于炼金自由能计算的配体结合亲和力评估方法
在药物发现的早期阶段，准确预测配体与靶蛋白之间的结合亲和力具有重要意义。近年来，炼金自由能（Alchemical Free Energy）计算方法因其预测精度高而成为结构基础药物设计中的重要工具。该方法通常可以将结合自由能的预测误差控制在±1 kcal/mol
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生命、其起源及分布：从康威-科亨定理与自由能原理的视角
Life, its origin, and its distribution: a perspective from the Conway-Kochen Theorem and the Free Energy Principle
提高40w倍，牛津新的ML策略计算蛋白的自由能扰动，助力药物发现
机器学习为快速准确地预测结合亲和力提供了巨大的希望。然而，目前的模型缺乏稳健的评估，无法完成（命中到）先导化合物优化中遇到的任务，例如对一系列同类配体的结合亲和力进行排序，从而限制了它们在药物发现中的应用。