人工智能在药物研发领域再掀波澜!Chai Discovery近日推出全新AI模型Chai-2，以其在分子设计领域的突破性技术引发广泛关注。Chai-2实现了零样本抗体设计，成功率高达16%-20%，较传统方法提升超百倍，药物研发周期从数月甚至数年缩短至仅两周。零样本抗体设计，突破传统瓶颈Chai-2是Chai Discovery开发的多模态生成式AI模型，专注于分子结构的预测与设计。相较于传统抗体发现方法，如动物免疫或高通量筛选，Chai-2无需依赖现有抗体模板或大规模实验筛选，仅通过目标抗原和表位信息即可从零设计
AlphaSeq，由A-Alpha Bio公司推出，打破了蛋白质相互作用（PPI）预测的局限，成为世界上最大的PPI数据集，包含超过7.5亿条测量结果。它与AlphaFold在蛋白质结构预测上的成功形成对比，特别擅长PPI预测，通过创新方法简化了这一过程。AlphaSeq的实验平台能高效测量数百万个PPI的结合亲和力，加速了蛋白质研究的进程。凭借计算生物学专家David Baker的顾问身份和一支才华横溢的团队，AlphaSeq的技术源自2017年发表的论文，描述了大规模收集和表征PPI数据的方法。通过基因改造酵母细胞，让蛋白质相互作用强度决定配对可能性，AlphaSeq为蛋白质研究开辟了新道路。尽管信息有限，AlphaSeq和其AlphaBind模型展现出了在药物设计、分子胶开发等领域的巨大潜力，预示着AI在生命科学领域的重大突破。
["研究结果显示ChatGPT在回答患者关于药物问题的准确性仅25%。","研究警告提供者，75%的答案存在错误或不完整，患者应谨慎依赖。","ChatGPT免费版拥有超过1亿用户，医疗提供者需注意其可靠性不足。","医生强调在使用ChatGPT获取药物信息时应通过可信赖的来源验证信息。"]
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一个基于PubChem API的药物基础化学信息提取服务，通过MCP架构实现数据查询与返回
非官方的ChEMBL MCP服务器，提供22种专业工具，通过ChEMBL的REST API实现药物发现研究、化学信息学分析和生物活性调查。
Cortellis MCP服务器是一个用于搜索药物和探索本体术语的工具，提供药物开发状态查询、详细药物信息获取、SWOT分析和财务数据等功能，支持HTTP和MCP两种模式运行。
该项目是MCP DrugBot的代码与数据仓库，旨在实现更精简智能的药物信息处理，需配置NCBI和OpenAI的API密钥运行。
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