针对现有生成模型在靶点特异 3D 分子生成中几何可靠性与可控性不足的问题，研究团队开发了 EIP-Diff 框架，将真实晶体结构数据和残基级相互作用先验同时纳入扩散生成过程，推动模型由”隐式猜测结合模式”转向”显式遵循相互作用约束”。该框架由高保真数据、显式交互架构和两阶段学习策略组成，将残基级相互作用直接嵌入扩散去噪过程，既提高了生成分子与真实药理和结构分布的一致性，也让研究人员能够以关键相互作用为条件进行更可控的局部优化。
针对现有生成模型在靶点特异 3D 分子生成中几何可靠性与可控性不足的问题，研究团队开发了 EIP-Diff 框架，将真实晶体结构数据和残基级相互作用先验同时纳入扩散生成过程，推动模型由”隐式猜测结合模式”转向”显式遵循相互作用约束”。该框架由高保真数据、显式交互架构和两阶段学习策略组成，将残基级相互作用直接嵌入扩散去噪过程，既提高了生成分子与真实药理和结构分布的一致性，也让研究人员能够以关键相互作用为条件进行更可控的局部优化。