Nat Commun｜四川大学蒲雪梅/邵振华团队：耦合残基本质的机器学习和分子动力学模拟，开发变构位点的智能识别方法

文章预览

变构药物在调节蛋白质功能中可以提供更高的选择性和特异性，降低脱靶副作用，为现代药物设计提供了一条新途径。然而，神秘的变构位点通常是隐藏的，只在特定的构象状态下才会打开，复杂的构象变化导致了实验研究的困难性。尽管分子动力学(MD)模拟提供了一个有效的途径来捕捉这些微观构象随时间的变化情况，但如何从MD产生的庞大轨迹空间中识别出位点打开的构象却是一个困难的技术挑战。目前基于MD的变构位点识别技术通常受限于预先设定的坐标和先验经验，且普遍缺乏对识别位点变构效应的进一步理论确认，影响识别的成功率，因此迫切需要开发一种无偏且高效的位点识别方法。 2024年9月16日，四川大学化学学院蒲雪梅教授和四川大学华西医院邵振华教授团队合作在《Nature Communications》杂志在线发表了题为“Integrative residue-intuitive mac ………………………………