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原標題：「AI+物理先驗知識」，浙大、中國科學院通用蛋白質-配體相互作用評分方法登Nature子刊
關鍵字：蛋白質,方法,數據,評分,節點
文章來源：人工智能學家
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蛋白質就像是身體中的精密鎖具，而藥物分子則是鑰匙，只有完美契合的鑰匙才能解鎖治療之門。科學家們一直在尋找高效的方法來預測這些「鑰匙」和「鎖」之間的匹配度，即蛋白質-配體相互作用。
然而，傳統的數據驅動方法往往容易陷入「死記硬背」，記住配體和蛋白質訓練數據，而不是真正學習它們之間的相互作用。
近日，浙江大學和中國科學院研究團隊，提出了一種名為 EquiScore 的新型評分方法，利用異構圖神經網絡整合物理先驗知識，并在等變幾何空間中表征蛋白質-配體相互作用。
EquiScore 基于一個新數據集進行訓練，該數據用多種數據增強策略和嚴格的冗余消除方案構建。
在兩個大型外部測試集上，與其他 21 種方法相比，EquiScore 始終名列前茅。當 EquiScore 與不同的對接方法一起使用時，它可以有效增強這些對接方法的篩選能力。EquiScore 在一系列結構類似物的活性排序任務中也表現出色，表明其具有指導先導化合物優化的潛力。
最后，研究了 EquiScore 的不同可解釋性水平，這

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