Nat. Chem. Biol. | 使用基于结构的迭代学习发现有效的α-突触核蛋白聚集抑制剂

大家好，今天分享一篇发表在NCB上的文章，本文的通讯作者是来自剑桥大学错误折叠病理系的Michele Vendruscolo教授，他们组主要研究生物物理方法在神经退行性疾病中的应用。本文中作者开发了一种基于结构的迭代学习方法，用于发现有效的α-突触核蛋白聚集抑制剂。帕金森病 （PD） 是最常见的神经退行性运动障碍，α-突触核蛋白 （αSyn） 的聚集与该疾病的初始神经退行性过程有关。鉴于αSyn聚集体突出的毒性，目前投入了大量精力鉴定可抑制αSyn聚集的化合物。值得一提的是目前FDA批准了两种治疗阿尔兹海默症的药物，这两种药物提示我们基于阻断次生成核的方法似乎很有前景。机器学习正迅速成为一种强大的药物发现策略。本文的出发点是一种将对接模拟与体外筛选相结合的方法，该方法用来鉴定一组与αSyn的原纤维结构结合并防止αS原纤维的 ………………………………