[논문리뷰] TriGlue: a Biology-Inspired Generative Model for Generating Molecular Glue-Induced Ternary Complex본 논문은 Molecular Glue를 설계하는 과정에서 발생하는 복합적인 문제를 해결하기 위해 TriGlue 프레임워크를 제안한다. 기존의 AI 기반 약물 설계는 주로 단일 단백질의 결합 포켓을 가정한 이진 단백질-리간드 결합 모델에 집중되어 있어, 삼원 복합체 구조를 동시에 최적화하는 데 한계가 있다 .#Review#Molecular Glue#Ternary Complex#Generative Modeling#Flow Matching#Protein-Protein Interaction#Drug Design2026년 8월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DrugGen 2: A disease-aware language model for enhancing drug discovery본 논문은 기존의 약물 생성 모델들이 질병의 맥락을 고려하지 않고 표적 단백질이나 일반적인 분자 특성에만 의존하여 생성된 약물의 치료적 타당성이 부족하다는 문제를 해결하고자 합니다 .#Review#Drug Design#Drug Repositioning#Large Language Model#Reinforcement Learning#Disease-Aware#GRPO#SMILES2026년 7월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Unified all-atom molecule generation with neural fields본 연구는 구조 기반 신약 설계에서 특정 분자 양식에 국한되어 적용 범위가 제한적인 기존 생성 모델의 한계를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Molecule Generation#Neural Fields#Score-based Generative Models#Drug Design#Modality-agnostic#Antibody Design#Macrocyclic Peptides#All-atom2025년 11월 25일댓글 수 로딩 중