藥物只有在體內黏附目標蛋白質時才能起作用。評估粘性是藥物發現和篩選過程中的關鍵障礙。結合化學和機器學習的新研究可以降低這一障礙。
被稱為DeepBAR的新技術可以快速計算候選藥物與其靶標之間的結合親和力。與以前的最新方法相比，該方法可在短短的時間內生成精確的計算結果。研究人員說，DeepBAR有一天可以加快藥物發現和蛋白質工程的步伐。
“我們的方法比以前快了幾個數量級，這意味著我們可以找到既高效又可靠的藥物，"麻省理工學院廣泛研究所副教授，輝瑞-勞巴赫化學職業發展教授張斌說。和哈佛大學，以及描述該技術的新論文的合著者。
這項研究今天發表在《物理化學快報》上。該研究的主要作者是麻省理工學院化學系的博士后丁新強。
藥物分子與靶蛋白之間的親和力是通過稱為結合自由能的量來衡量的-數量越少，結合的粘性就越大。張說：“較低的結合自由能意味著該藥物可以更好地與其他分子競爭，這意味著它可以更有效地破壞蛋白質的正常功能。"計算候選藥物的結合自由能提供了一種藥物潛在效力的指標。但這很難確定。
計算束縛自由能的方法分為兩大類，每種都有其自身的缺點。一類可以準確地計算數量，從而消耗大量時間和計算機資源。第二類在計算上較不昂貴，但僅產生結合自由能的近似值。張和丁設計了一種方法來兼顧兩全其美。
精確高效
DeepBAR可以精確計算出束縛自由能，但只需要以前方法所需計算的一小部分。新技術將傳統化學計算與機器學習的最新進展相結合。
DeepBAR中的“ BAR"代表“ Bennett接受率"，這是數十年來用于精確計算結合自由能的算法。使用Bennet接受率通常需要了解兩個“端點"狀態(例如，與蛋白質結合的藥物分子和與蛋白質*分離的藥物分子)，以及許多中間狀態(例如，不同水平的部分結合)的知識)，所有這些都降低了計算速度。
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來源：生物幫
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