团队介绍

｜PROFILE

团队名称：GeminiMol团队

名次：一等奖

主要成员：王世航、王林、周泳锜、杨皓、田思源

“构象空间是我们GeminiMol的一大亮点。”王林向记者介绍道，一个小分子在溶液里会有动态、灵活的三维构象变化，而药物分子在不同靶标上发挥药效时也可能是多种不同的三维构象，“我们在训练模型的时候就考虑到了这种动态构象变化，从而使得我们的模型能够更好捕捉到分子的动态性质。”也正因为构象空间的引入，该模型能够识别2D结构不相似，但3D构象相似的潜在活性分子，有助于发现具有新颖结构的先导化合物。

据透露，这也是首次在AI模型中大规模采用小分子的构象空间信息进行训练，“在初期，团队花费了大量时间进行构象采样，但模型训练完成后，构象空间信息已被充分映射并隐含在模型中。因此，在后续的高通量筛选中，计算速度非常快。以本次比赛为例，1800万个化合物分子，我们的模型仅仅用了不到1个小时的时间就完成了筛选评价。”

除了创新性地引入构象空间信息外，GeminiMol还采用了基于分子间相似性的对比学习策略，显著提高了分子表征的预训练效率。这使得模型能够在一个小型分子集上进行训练，并在涉及数百万个分子的zero-shot任务和QSAR任务中实现广泛推广，同时在性能上优于现有的公开药物筛选方法。

企业及专家观点不代表官方立场

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