删除：通过统一的删除策略和结构感知网络将深度引导优化包裹在蛋白质口袋中
摘要：通过 Delete (Deep lead optimization enveloped in protein pocket) 的模型，我们提出了一种新型的用于引导优化的工具。通过统一的删除 (遮盖) 策略，我们的模型可以处理引导优化中的所有子任务，包括片段生长、连接和替换，并通过网络的几何设计了解复杂的口袋-配体相互作用。对单个子任务进行的统计评估和案例研究表明，Delete 在给定片段或原子的情况下，具有产生与蛋白目标具有优越结合力和合理药物相似性的分子的能力。这一特点可以帮助药物化学家以高效的方式开发出不仅是现有药物的 me-too/me-better 产品，还是首创药物的 hit-to-lead。
作者：Haotian Zhang, Huifeng Zhao, Xujun Zhang, Qun Su, Hongyan Du, Chao Shen, Zhe Wang, Dan Li, Peichen Pan, Guangyong Chen, Yu Kang, Chang-yu Hsieh, Tingjun Hou
论文ID：2308.02172
分类：Biomolecules
分类简称：q-bio.BM
提交时间：2023-08-07