筛选数十亿化合物库，华盛顿大学药物AI虚拟筛选平台，登Nature子刊

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将 ScienceAI   设为 星标 第一时间掌握 新鲜的 AI for Science 资讯 编辑 | KX 基于结构的虚拟筛选在药物发现中发挥着重要作用， 科学家对数十亿种化合物库的筛选越来越感兴趣。 但只有少数的筛选取得成功， 此外，对于基于物理的对接方法而言，对整个超大型库进行虚拟筛选耗时且成本高昂。 基于此，华盛顿大学研究团队开发了 一种高度准确的基于结构的虚拟筛选方法 RosettaVS，用于预测对接姿势和结合亲和力。 RosettaVS 在广泛的基准测试中优于其他最先进的方法。研究人员将其整合到一个新的开源 AI 加速虚拟筛选平台中，用于药物发现。 利用这个平台，针对两个不相关的靶标，即泛素连接酶靶标 KLHDC2 和人类电压门控钠通道 Na V 1.7，筛选了数十亿种化合物库。对于这两个靶标，研究都发现了命中化合物，所有化合物的结合亲和力均为个位数微摩 ………………………………