參賽序號：4-2
海報主題
SC-VAE：用於標靶特異性藥物發現的結構條件式分子生成
系級
化學系/電機系
指導老師及參賽學生
指導老師：邱顯泰
參賽學生：王晨宇
構想說明
疾病種類不斷增加,現有藥物副作用與抗藥性問題日益嚴重,加上缺藥頻繁,亟需開發新穎藥物,以提升療效並改善治療困境。傳統藥物開發成本高、失敗率高,而現有生成式 AI 模型仍常面臨後驗崩塌、無效分子生成及結合親和力預測不準等問題。
本研究提出條件式變分自編碼器(CVAE),整合雙向交叉注意力、動態特徵旁路與多任務學習,突破單一資料來源限制,提升分子生成穩定性與多樣性。模型可達成 100% 化學有效性,並同步預測熱力學親和力與合成性質,建立從虛擬生成、篩選到後續驗證的自動化閉環流程,以提升早期藥物設計效率。
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