Nat. Commun. | 用SHAMAN识别RNA构象集合中的小分子结合位点

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DRUG AI 今天为大家介绍的是来自Paraskevi Gkeka以及M. Bonomi团队的一篇论文。用小分子进行RNA的靶向受限于我们对RNA结构和动态特性的理解仍然有限。大多数用于结合位点识别的计算工具依赖于静态结构，因此无法应对RNA分子动态特性带来的挑战。在此，作者介绍了一种名为SHAMAN的计算技术，用于识别RNA结构集中的潜在小分子结合位点。SHAMAN通过原子分子动力学模拟探索RNA的构象，同时借助探针和增强采样技术高效地识别RNA口袋。在包括大型、结构化核开关以及小型、灵活病毒RNA的基准测试中，SHAMAN成功识别了所有实验解析的结合位点。总体而言，SHAMAN为未来以小分子为目标的RNA药物设计工作奠定了坚实的基础，有效解决了该领域长期存在的挑战。 RNA分子最初被认为仅仅是将遗传信息从基因传递到蛋白质的载体，而现在已知它们执行多种生物功能，例 ………………………………