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Nat Commun｜深度学习能否真正理解蛋白–配体相互作用的物理本质

智药邦 2025-10-18 08:00

文章摘要

本文背景探讨了深度学习模型在蛋白-配体结构预测领域的进展，特别是RoseTTAFold All-Atom和AlphaFold3等协同折叠模型在准确性上的突破。研究目的是检验这些模型是否真正理解分子相互作用的物理本质，通过对抗性测试评估其鲁棒性。结论显示，模型在结合位点突变和配体修饰等扰动下预测出现显著偏差，常出现非物理冲突，表明其过度依赖训练数据统计特征而非真实物理规律。研究人员呼吁在药物发现等应用中谨慎使用，并建议引入更强物理约束以提高可靠性。

Nat Commun｜深度学习能否真正理解蛋白–配体相互作用的物理本质

查看文献： Investigating whether deep learning models for co-folding learn the physics of protein-ligand interactions.
查看期刊：Nature Communications

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