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ROBUST框架优化HIV蛋白酶抑制剂抗耐药
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AI 综述
2026年10月1日，bioRxiv发布预印本，研究者开发了名为ROBUST的物理信息机器学习框架，整合实验测量、分子动力学模拟与可解释统计建模，用于识别抑制剂效力的能量决定因素。该研究以HIV-1蛋白酶为耐药模型，新测定157个抑制常数，与既往数据合并建立364对蛋白酶-抑制剂实验数据集。模型预测结合自由能RMSE小于1 kcal mol-1，并成功泛化至未见过的darunavir类似物。
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最新进展10月1日 08:00
ROBUST框架以HIV-1蛋白酶为模型，预测结合自由能RMSE小于1 kcal mol-1。报道时间线
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10月1日
- bioRxiv 预印本ROBUST：面向快速进化靶点、规避耐药性的抑制剂优化动力学信息机器学习框架
研究者开发了物理信息机器学习框架 ROBUST，整合实验测量、分子动力学模拟与可解释统计建模，以识别抑制剂效力的能量决定因素。以 HIV-1 蛋白酶为耐药模型，研究新测定 157 个抑制常数，与既往数据合并建立 364 对蛋白酶-抑制剂实验数据集，模型预测结合自由能 RMSE < 1 kcal mol-1，并成功泛化至未见过的 darunavir 类似物。
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