Nat. Commun. | 知识引导扩散模型助力3D配体-药效团映射

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DRUG AI 药效团是对关键化学相互作用模式的抽象，在药物发现中占据不可替代的地位。尽管已有多种药效团工具可用，但深度学习在药效团引导的药物发现中的应用仍较为罕见。研究人员在此提出了一种知识引导的扩散框架，用于即时（on-the-fly）3D配体-药效团映射，命名为DiffPhore。该框架利用配体-药效团匹配知识来引导配体构象生成，同时采用校准采样以缓解迭代构象搜索过程中的曝光偏差。通过在两个自建的3D配体-药效团配对数据集上进行训练，DiffPhore 在预测配体结合构象方面达到了当前最优性能，超越了传统的药效团工具及多种先进的对接方法。此外，DiffPhore 在先导化合物发现和靶点筛选方面展现出了卓越的虚拟筛选能力。利用 DiffPhore，研究人员成功鉴定出结构迥异的人谷氨酰环化酶（glutaminyl cyclase）抑制剂，其结合模式进一步通过共晶结 ………………………………