人工智能的应用正在改变我们的世界，而科研领域也不例外。近日，复旦大学计算机学院陈果团队发布了一篇题为「DeepGS: Deep Representation Learning of Graphs and Sequences for Drug-Target Binding Affinity Prediction」的论文，论文中介绍了他们研究出的新一代AI算法：DeepGS，能够高效准确地预测药物靶向性。这一成果将有望成为新药研发的重要辅助工具。
据介绍，DeepGS算法通过神经网络对生物分子进行高效表示学习，从而捕捉分子间的相互作用。相比以往方法，DeepGS更加抽象、自适应，能够更好地适应现实生活中复杂多变的情况。而在实际测试中，DeepGS取得了极高的预测准确率，这将大大加速新药研发的进程。
陈果团队的这一成果得到了学术界同行的广泛关注和赞誉。陈果表示，未来他们将继续在AI算法的领域进行研究，为推动科学研究和创新发展做出更大贡献。
