टोरंटो विश्वविद्यालय की टीम ने «नेचर कम्प्यूटेशनल साइंस» में नई विधि HIP प्रकाशित की है, जो अणु के पूरे Hessian मैट्रिक्स का सीधे अनुमान लगाती है और महंगे अवकलन चरण को छोड़ देती है।
सक्रिय अधिगम लूप और ज्यामितीय डीप लर्निंग मिलकर डेटा की कमी में भी औषधीय रासायनिक अभिक्रियाओं की भविष्यवाणी बेहतर बनाते हैं: AI सीखता है कि अणु में बंधन कहाँ टूटना चाहिए।
"2-step" विधि छोटे अणुओं के लिक्विड क्रोमैटोग्राफ़ी रिटेंशन टाइम की भविष्यवाणी को तुरंत इस्तेमाल योग्य बनाती है और नई प्रणाली के लिए दोबारा प्रशिक्षण नहीं चाहिए; दवा खोज और प्राकृतिक उत्पाद शोध को सीधा लाभ मिलता है।
कोलंबिया यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं (Cornish लैब और Ken Shepard लैब) ने AI के डिज़ाइन-निर्माण-परीक्षण चक्र से PFOA और PFOS को भाँपने वाला यीस्ट बनाया और ऐसी डुबोने वाली जाँच-पट्टी तैयार की जो पानी में PFAS का स्तर तुरंत बताती है।
XtalPi ने 6 अक्टूबर को अपने Kodexia प्लेटफॉर्म का ब्योरा दिया, जिसमें जेनरेटिव AI, जैविक मॉडलिंग और स्वचालित प्रयोग मिलकर एक बंद चक्र बनाते हैं और लघु हस्तक्षेपी RNA (siRNA) उपचारों की खोज को तेज करते हैं।
न्यूयॉर्क विश्वविद्यालय की टीम ने Chemical Science में बताया कि उसने AI को दवा अणुओं में स्थिरता से जुड़े रासायनिक पैटर्न सिखाकर हाइड्रोजन परमाणुओं की स्थिति का सटीक अनुमान लगाना सिखाया, जिससे टॉटोमर निर्धारण की पुरानी समस्या सुलझती है।
AI दवा खोज कंपनी Transcripta Bio और "AI केमिस्ट्री फाउंड्री" Synfini ने बताया कि MSH3 जीन के विरुद्ध कुछ ही हफ्तों में सत्यापन-स्तर का लीड यौगिक मिल गया, जबकि हिट से उम्मीदवार नामांकन तक का उद्योग मानक 12-18 महीने है।