Roche

药物化学的后期官能团化长期受制于反应数据稀缺，尤其难以预测多个相似C–H键中哪一个会被硼化。罗氏与ETH团队用XGBoost集成模型驱动的主动学习，从22,253个候选分子中分三轮挑出50个未报道底物做高通量实验，把C–H硼化数据扩到6,865条反应、568个底物。随后训练的几何图神经网络在随机、Butina聚类和Bemis–Murcko骨架三种划分上多数情况下优于XGBoost，并在10个含N-杂芳基的未见底物上前瞻验证中把最可能的预测位点全部对上实验。

药物化学的后期官能团化长期受制于反应数据稀缺，尤其难以预测多个相似C–H键中哪一个会被硼化。罗氏与ETH团队用XGBoost集成模型驱动的主动学习，从22,253个候选分子中分三轮挑出50个未报道底物做高通量实验，把C–H硼化数据扩到6,865条反应、568个底物。随后训练的几何图神经网络在随机、Butina聚类和Bemis–Murcko骨架三种划分上多数情况下优于XGBoost，并在10个含N-杂芳基的未见底物上前瞻验证中把最可能的预测位点全部对上实验。

Chai Discovery宣布与罗氏合作，把Chai的AI模型和平台用于罗氏多个治疗领域的若干药物发现项目。Chai以蛋白质类疗法的计算机辅助设计为方向，其最新模型Chai-3被公司描述为在包括难成药靶点在内的靶点上取得较高的靶点成功率和结合亲和力。这是Chai在2026年宣布的一系列与大型制药公司合作中的最新一项，公告未给出项目数量、具体靶点或时间表。

Chai Discovery宣布与罗氏合作，把Chai的AI模型和平台用于罗氏多个治疗领域的若干药物发现项目。Chai以蛋白质类疗法的计算机辅助设计为方向，其最新模型Chai-3被公司描述为在包括难成药靶点在内的靶点上取得较高的靶点成功率和结合亲和力。这是Chai在2026年宣布的一系列与大型制药公司合作中的最新一项，公告未给出项目数量、具体靶点或时间表。