命中率达60%，AlphaFold预测受体的三维结构，加速药物开发

AIGC动态欢迎阅读

原标题：命中率达60%，AlphaFold预测受体的三维结构，加速药物开发
关键字：报告,结构,激动剂,模型,化合物
文章来源：人工智能学家
内容字数：0字

内容摘要：

来源：ScienceAI
编辑：白菜叶
人工智能正在彻底改变蛋白质结构预测，为药物设计提供前所未有的机遇。
为了评估对配体发现的潜在影响，瑞典乌普萨拉大学（Uppsala University）和瑞典卡罗林斯卡学院（Karolinska Institute）的研究人员利用人工智能创建了一种受体的未知三维结构模型。
在这个模型中，TAAR1 受体是一种重要的靶蛋白，可用于开发治疗精神疾病的药物。激活 TAAR1 的药物分子在治疗精神症和抑郁症方面显示出良好的效果。
该团队比较了使用 AlphaFold 机器学习方法生成的蛋白质结构和传统同源性建模的虚拟筛选。
研究人员用超过 1600 万种化合物对接到 TAAR1 模型上，分别从 AlphaFold 和同源性模型筛选中筛选出 30 和 32 种排名靠前的化合物。其中 25 种是 TAAR1 激动剂，药效范围为 12 至 0.03 μM。
AlphaFold 筛选的命中率（60%）比同源模型高出两倍多，并且发现了最有效的激动剂。
其中一种具有良好选择性和类药物特性的 TAAR1 激动剂，在野生型小鼠中表现出生理和抗精神病作用。
该研究以

原文链接：命中率达60%，AlphaFold预测受体的三维结构，加速药物开发