A scalable reinforcement learning approach for screening large peptide libraries for bioactive peptide discovery
8.3
来源：
Nature
关键字：
computational biology
发布时间：
2025-11-28 07:56
摘要：
本研究提出了一种新颖的计算方法，通过强化学习高效筛选大规模肽库，以发现生物活性肽，特别是在抗癌治疗方面展现出显著潜力。该方法能够将搜索空间减少超过90%，并成功识别出对乳腺癌细胞具有细胞毒性的候选肽，具有较低的对健康人类细胞的毒性。
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关键证据
The developed computational method reduces the search space by over 90%.
15 of the top 100 selected candidates exhibit cytotoxic activity against breast cancer cells.
This study highlights the potential of using deep reinforcement learning to expedite bioactive peptide discovery.
真实性检查
否
AI评分总结
本研究提出了一种新颖的计算方法，通过强化学习高效筛选大规模肽库，以发现生物活性肽，特别是在抗癌治疗方面展现出显著潜力。该方法能够将搜索空间减少超过90%，并成功识别出对乳腺癌细胞具有细胞毒性的候选肽，具有较低的对健康人类细胞的毒性。