直接指导荧光分子设计，浙大等提出模块化人工智能框架FLAME

本文介绍了浙江大学等机构构建的模块化人工智能框架FLAME，旨在革新荧光团设计。背景方面，荧光成像在基础研究和临床实践中至关重要，但现有荧光团性能不足且开发过程依赖试错实验。研究目的是通过整合开源数据库、多重预测模型与前沿分子生成器，提高荧光分子设计的效率和准确性。研究团队创建了迄今最大的开源荧光团数据库FluoDB，并设计了基于荧光骨架指纹表征的光学性能预测模型FLSF。实验验证表明，FLAME能高效设计具有预期光学性能的新型荧光分子，大幅减少试错实验负担。结论指出，FLAME的模块化架构可持续整合新数据和算法，未来还可引入合成可行性预测模型和逆合成分析工具，实现全流程优化。