《美国研究人员使用基于AI的筛选方法,提高药物发现的速度和准确率》

  • 来源专题:生物安全
  • 编译者: 闫亚飞
  • 发布时间:2022-10-19
  • 据ScienceDaily网9月23日消息,美国中佛罗里达大学的研究人员创建出基于AI的筛选模型AttentionSiteDTI,可加快药物发现进程,并在识别有希望的候选药物方面具有97%的准确性。该技术通过每个蛋白质结合点的语言来表示药物-蛋白质的相互作用,并使用深度学习来提取支配两者之间复杂相互作用的特征,可帮助药物设计者确定关键的蛋白质结合位点及其功能特性,这是确定药物是否有效的关键。该模型在预先筛选潜在有效药物化合物以及加速探索新药和重新利用现有药物方面具有巨大潜力。相关研究成果发表于Briefings in Bioinformatics期刊。
  • 原文来源:https://www.sciencedaily.com/releases/2022/09/220923090832.htm
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    • 据ScienceDaily网9月23日消息,美国中佛罗里达大学的研究人员创建出基于AI的筛选模型AttentionSiteDTI,可加快药物发现进程,并在识别有希望的候选药物方面具有97%的准确性。该技术通过每个蛋白质结合点的语言来表示药物-蛋白质的相互作用,并使用深度学习来提取支配两者之间复杂相互作用的特征,可帮助药物设计者确定关键的蛋白质结合位点及其功能特性,这是确定药物是否有效的关键。该模型在预先筛选潜在有效药物化合物以及加速探索新药和重新利用现有药物方面具有巨大潜力。相关研究成果发表于Briefings in Bioinformatics期刊。
  • 《肽药物发现的最新进展和计算方法。》

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    • 编译者:苑晓梅
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    • 抽象 背景: 药物设计和开发是一个广阔的领域,需要大量的投资以及较长的时间才能为合适的候选药物提供批准。随着基因组学领域的发展,有关可药物治疗靶标的信息正在快速更新,这有助于找到治疗各种疾病的方法。 方法: 使用基于肽的治疗剂具有某些生化和生理优势。另外,可以通过各种生物分子工程技术调节肽分子的特性来克服基于肽的药物的局限性。计算方法的最新进展有助于研究肽药物对生物分子靶标的作用。基于受体-配体的分子对接研究使筛选针对靶标的兼容抑制剂变得容易,此外,还有可用的仿真工具在分子水平评估复合物的稳定性。机器学习方法通??过实现对治疗性肽段的准确预测而增加了新的优势。 结果: 基于肽的药物由于其生物安全性,更低的脱靶结合机率和多功能特性,有望在不久的将来取代许多流行的药物。