多尺度深層生成モデルNeuralPLexer：タンパク質-リガンド複合体構造の予測

科学者らが最近、Nature Machine Intelligence誌でタンパク質-リガンド複合体構造予測に関する研究を発表しました。新しい手法であるNeuralPLexerは、深層生成モデルを用いて、タンパク質配列とリガンド分子グラフを入力とするだけで構造を予測します。NeuralPLexerは多尺度深層学習システムを利用することで、予測成功率を向上させ、創薬において重要な役割を果たすことが期待されます。この研究は、タンパク質-リガンド複合体構造予測分野の探求に貢献するものです。