魏樂義教授研究成果獲國際知名學術期刊《自然通訊》刊登
魏樂義教授研究成果獲國際知名學術期刊《自然通訊》刊登
澳門理工大學工智慧藥物發現中心魏樂義教授在分子性質預測與藥物研發領域取得新進展，獲國際知名學術期刊《自然通訊》(Nature Communications) 刊登。為理解藥物分子的結構與功能，推動藥物設計研發提供了新的人工智能解决方案。
澳門理工大學智慧藥物發現中心研究成果于國際權威期刊《自然通訊》刊登（圖片來源：《Nature Communications》）
藥物開發中的主要挑戰源於頻繁的結構活性懸崖和未知的藥物特性，這些特性估計成本高昂且耗時，導致臨牀階段的高失敗率和大量不可避免的成本。爲攻克這一難題，本文創新性地提出自我構象感知圖Transformer（self-conformation-aware graph transformer , SCAGE），使用大約500萬種藥物化合物進行預訓練，通過構建一個多任務學習預訓練框架，充分學習分子的結構與功能語義，從而提升分子性質預測精度，並增強其在各種分子特性任務中的泛化能力。SCAGE在9種分子特性和30種結構活性懸崖基準方面實現了顯著的性能改進。案例研究表明，SCAGE在原子水平上準確捕獲了與分子活性密切相關的關鍵官能團，爲定量構效關係提供了有價值的見解。
澳門理工大學智慧藥物發現中心研究成果于國際權威期刊《自然通訊》刊登
相關研究成果以“A self-conformation-aware pre-training framework for molecular property prediction with substructure interpretability”(具有子結構可解釋性的分子性質預測的自我構象感知預訓練框架)為題，于國際權威期刊《自然通訊》上刊登。 《自然通訊》隸屬Nature出版集團，是涵蓋多學科領域的權威開放獲取學術期刊，重點發表生物、物理、化學和醫學等跨學科領域的重要研究成果。在SCIE “全球綜合性”領域期刊排名第五(前94.4%)，同時為中科院一區和JCR一區期刊，2023年的影響因數為14.7。
研究成果受澳門科學技術發展基金(No. 0133/2024/RIB2)，国家优秀青年基金等项目資助，詳細研究內容：https://www.nature.com/articles/s41467-025-59634-0。