近日，重慶理工大學數學科學研究中心助理教授劉健博士與美國密歇根州立大學Guo-Wei Wei講席教授和博士後陳冬合作的題為TopoFormer: Multiscale Topology-enabled Structure-to-Sequence Transformer for Protein-Ligand Interaction Predictions研究成果，在人工智能領域期刊《Nature Machine Intelligence》（IF:25.898）上發表。

  據悉，《Nature Machine Intelligence》是《Nature》期刊於2019年創立的子刊。該期刊在影響因子（Impact Factor）和谷歌指數（H-Index）方面均列前茅，覆蓋計算生物學、模式識別、圖像處理和計算機視覺等多個領域。

  拓撲大語言模型示意圖。

  該論文提出了一種創新的工具——TopoFormer，結合了大語言模型（LLM）與多尺度拓撲技術，用於預測蛋白質-配體相互作用。