了解蛋白質(zhì)如何相互作用對于開發(fā)新療法和了解疾病至關(guān)重要。得益于計算的進(jìn)步，由化學(xué)助理教授阿爾貝托·佩雷斯領(lǐng)導(dǎo)的研究小組開發(fā)了一種算法來識別這些分子相互作用。
佩雷斯的研究團隊包括佛羅里達(dá)大學(xué)的兩名研究生 Arup Mondal 和 Bhumika Singh，以及來自羅格斯大學(xué)和倫斯勒理工學(xué)院的幾名研究人員。該團隊在Angewandte Chemie 國際版上發(fā)表了他們的研究結(jié)果。
這種創(chuàng)新工具被命名為 AF-CBA Pipeline，在精確定位特定蛋白質(zhì)的最強肽結(jié)合物方面提供了無與倫比的準(zhǔn)確性和速度。它通過使用人工智能模擬分子相互作用來實現(xiàn)這一點，對數(shù)千個候選分子進(jìn)行排序，以確定與感興趣的蛋白質(zhì)相互作用最好的分子。
人工智能驅(qū)動的方法允許管道執(zhí)行這些操作，所需時間僅為人類或傳統(tǒng)基于物理的方法完成相同任務(wù)所需的時間的一小部分。
“把它想象成一家雜貨店，”佩雷斯解釋道。 “當(dāng)你想買最好的水果時，你必須比較大小和外觀。水果太多了，當(dāng)然無法全部嘗試，所以你需要比較幾個然后再做出選擇。然而，這種人工智能方法不僅可以都嘗試一下，但也能可靠地選出最好的一個。”
通常，感興趣的蛋白質(zhì)是當(dāng)它們行為不當(dāng)時對我們的身體造成最大損害的蛋白質(zhì)。通過尋找哪些分子與這些有問題的蛋白質(zhì)相互作用，該管道為對抗炎癥、免疫失調(diào)和癌癥等疾病的靶向治療開辟了途徑。
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