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研究团队提出靶点条件从头PROTAC设计模型TACFormer
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AI 综述
2026年10月29日，研究团队在arXiv发布成果，提出基于Transformer架构的靶点条件从头PROTAC设计生成模型TACFormer。该模型能够直接依据靶蛋白（POI）信息引导完整降解剂分子的生成。在架构上，TACFormer将预训练ESM-2模型提取的靶蛋白序列表示作为条件引入GPT风格分子解码器，突破了以往方法必须预先固定弹头和E3连接酶配体、仅能设计连接子的限制。实验结果表明，TACFormer生成的分子具有高新颖性与化学多样性，并能够有效外推至全新化学型。
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最新进展10月29日 20:05
研究团队发布TACFormer模型，实现直接基于靶蛋白序列从头生成完整PROTAC分子。报道时间线
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10月29日
- arXiv · AI×医药交叉论文TACFormer：基于 Transformer 架构的靶点条件从头 PROTAC 设计生成模型
研究提出基于 Transformer 架构的从头 PROTAC 设计生成模型 TACFormer，可直接依据靶点蛋白质信息引导完整降解剂分子的生成。该模型将预训练 ESM-2 提取的靶蛋白（POI）序列表示作为条件引入 GPT 风格分子解码器，摆脱了以往方法预先固定弹头和 E3 连接酶配体、仅生成连接子的限制。结果表明 TACFormer 生成的分子兼具高新颖性与化学多样性，并能外推至全新化学型。
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