Nat. Mach. Intell. | 突破对接瓶颈：ColabDock革新蛋白质-蛋白质结构预测

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DRUG AI 今天为大家介绍的是来自北京大学的高毅勤团队的一篇论文。蛋白质复合物结构预测在药物发现和抗体设计等多个应用中发挥着重要作用。然而，由于预测精度有限，预测结果与实验数据之间经常存在不一致性。为此，作者提出了ColabDock，这是一种通用框架，能够将深度学习结构预测模型与不同形式和来源的实验约束相结合，而无需进行大规模的再训练或精细调优。通过生成-预测架构和训练有素的排序模型，ColabDock在使用AlphaFold2作为结构预测模型时，不仅在具有模拟残基和表面约束的复杂结构预测中优于HADDOCK和ClusPro，而且在结合核磁共振化学位移扰动和共价标记辅助的情况下也表现出色。它还可以通过模拟界面扫描约束来辅助抗体-抗原界面的预测，这些约束可以通过深度突变扫描等实验获得。作为一个统一的框架，作者希望ColabDock能够帮 ………………………………