藥物只有在體內(nèi)黏附目標蛋白質(zhì)時才能起作用。評估粘性是藥物發(fā)現(xiàn)和篩選過程中的關鍵障礙。結(jié)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(jié)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(nèi)生成精確的計算結(jié)果。研究人員說，DeepBAR有一天可以加快藥物發(fā)現(xiàn)和蛋白質(zhì)工程的步伐。

“我們的方法比以前快了幾個數(shù)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(yè)發(fā)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(fā)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(jié)合自由能的量來衡量的-數(shù)量越少，結(jié)合的粘性就越大。張說：“較低的結(jié)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(zhì)的正常功能。"計算候選藥物的結(jié)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(shù)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(chǎn)生結(jié)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(tǒng)化學計算與機器學習的最新進展相結(jié)合。

DeepBAR中的“ BAR"代表“ Bennett接受率"，這是數(shù)十年來用于精確計算結(jié)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(tài)(例如，與蛋白質(zhì)結(jié)合的藥物分子和與蛋白質(zhì)*分離的藥物分子)，以及許多中間狀態(tài)(例如，不同水平的部分結(jié)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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