Nat. Commun. | 使用Umol从序列预测蛋白质-配体复合物结构

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DRUG AI 今天为大家介绍的是来自Frank Noe团队的一篇论文。蛋白质-配体对接是药物发现和开发中的常用工具，可以筛选出潜在的治疗物进行实验测试。然而，这需要高质量的蛋白质结构，通常蛋白质会被处理成完全或部分刚性的。作者开发了一种AI系统，可以直接从序列信息预测蛋白质-配体复合物的全原子灵活结构。作者发现传统的对接方法仍然更优越，但依赖于目标蛋白质的晶体结构。除了预测灵活的全原子结构外，预测的置信度指标（plDDT）还可以用于选择准确的预测结果以及区分强和弱结合物。Umol工具可在：https://github.com/patrickbryant1/Umol 获取。 将小分子对接到蛋白质靶点是评估新药和已知药物再定位的重要问题。然而，现有的对接方法有显著的局限性：(i) 需要高质量的蛋白质结构，因为蛋白质通常被处理为至少部分刚性。(ii) 尚未解决正确对 ………………………………