研究提出了MolBind框架，利用多模态学习将分子及其自然语言描述整合到药物发现中。通过对比学习训练多模态编码器，实现多模态语义对齐。构建了高质量数据集MolBind-M4，包含图-语言、构象-语言、图-构象和构象-蛋白质配对数据。MolBind展示了优越的零样本学习性能，能够捕捉多种模态的潜在语义。