Nat. Commun. | RosettaVS：基于人工智能加速的高精度药物发现虚拟筛选平台

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2024年9月5日，来自Ning Zheng和Frank DiMaio研究团队的Guangfeng Zhou、Domnita-Valeria Rusnac和Hahnbeom Park等人在 Nature Communications 上发表了一篇题为“ An artificial intelligence accelerated virtual screening platform for drug discovery ”的研究文章。该文章介绍了一种由人工智能加速的虚拟筛选平台，旨在推动药物发现领域的发展。 研究团队开发了一种名为RosettaVS的结构基虚拟筛选方法 ， 能够精准预测小分子与蛋白质的结合位点及亲和力 。通过这一平台，研究人员筛选了数十亿化合物，成功识别出针对KLHDC2和NaV1.7等蛋白靶点的多个高效结合小分子化合物。该研究不仅展示了这一虚拟筛选平台的卓越性能，还为未来的药物开发提供了强大的技术支持。 关键字 活跃学习 | 蛋白质对接 | 高性能计算 引言 药物发现过程的关键步骤之一是在大量化合物中筛选出能够与特定蛋白质靶标有 ………………………………