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原標題：實現蛋白質動態對接預測！上海交大/星藥科技/中山大學等聯合推出幾何深度生成模型DynamicBind
關鍵字：蛋白質,結構,模型,藥物,口袋
文章來源：HyperAI超神經
內容字數：0字

內容摘要：

作者：李姝
編輯：李寶珠
上海交通大學鄭雙佳課題組聯合星藥科技、中山大學藥學院以及美國萊斯大學，提出了為蛋白質「動態對接」設計的幾何深度生成模型 DynamicBind，可以有效地將蛋白質構象從最初的 AlphaFold 預測狀態調整到 holo-like 狀態，為后 AlphaFold 時代的藥物研發提供了一種基于深度學習的、考慮蛋白動態變化的新研究策略。蛋白質是生命的物質基礎，其功能與蛋白質結構、構象的動態性緊密相關，并且受配體調節。蛋白質-配體的相互作用研究對于藥物的發現與篩選，具有重要意義。縱觀其研究進程，AlphaFold 的面世是一個里程碑式突破，能夠預測單個蛋白質的空間三維結構，為研究蛋白質–配體相互作用提供了結構基礎。
但 AlphaFold 只能預測蛋白質在一個瞬間的靜態結構，未能實現蛋白質結構動態變化的預測。當使用 AlphaFold 預測的無配體蛋白質結構作為對接進行輸入時，所得到的配置預測往往與配體結合的共晶結構不吻合。并且，AlphaFold 預測的結構，很難展現出與配體結合最有利的側鏈和主鏈構型，導致相關的活性位點不在正確的位置上，所以目前很難利用 Al

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