蛋白质-配体结合亲和力预测：是否需要3D结合姿态？

文章预览

DRUG AI 今天为大家介绍的是来自Degui Zhi团队的一篇论文。准确预测蛋白质-配体结合亲和力在药物发现中至关重要。现有方法主要是不涉及对接的，当无法获得结晶的蛋白质-配体结合构象时，这些方法并未明确考虑蛋白质与配体之间在原子级别的相互作用。作者引入了一个框架——折叠-对接-亲和力（FDA）。该框架折叠蛋白质，确定蛋白质-配体的结合构象，并从三维蛋白质-配体结合结构预测结合亲和力。实验表明，FDA在DAVIS数据集中的表现超越了现有的最先进的无对接模型，展示了明确模拟三维结合构象对提高结合亲和力预测准确性的潜力。 大多数现有的结合亲和力预测方法利用机器学习方法，但它们通常不考虑结合姿态，即无对接，因此忽略了配体与蛋白质之间的原子级相互作用，如图1(a)所示。在这些模型中，蛋白质主要表示为氨基酸序列或蛋 ………………………………