英国华威大学的研究人员开发了一种机器学习模型，该模型能够以99%的准确度预测蛋白质与药物分子之间的相互作用。研究结果发表在《科学进展》上。

该算法旨在通过仅使用少数参考实验来提供准确的结果，从而确定药物分子是否将与靶蛋白结合，从而加速药物的发现。此外，该模型能够通过概述材料科学问题的解决方案(例如对硅表面进行建模)来洞察分子间的作用力。

沃里克大学预测建模中心的James Kermode说：“这项工作令人兴奋，因为它提供了一种适用于材料和分子的通用机器学习方法。该研究有望显着增加。用于药物设计和描述材料机械性能的模型的准确性和可移植性。”

研究人员通过结合结构中每个原子的局部信息来开发该算法，并将其应用于不同类别的化学，材料科学和生化问题。这种设计使机器学习模型能够预测有机分子的稳定性以及微电子应用中硅酮结构中的能量平衡。