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加快打造原始創(chuàng)新策源地，加快突破關(guān)鍵核心技術(shù)，努力搶占科技制高點(diǎn)，為把我國建設(shè)成為世界科技強(qiáng)國作出新的更大的貢獻(xiàn)。

——習(xí)近平總書記在致中國科學(xué)院建院70周年賀信中作出的“兩加快一努力”重要指示要求

面向世界科技前沿、面向經(jīng)濟(jì)主戰(zhàn)場、面向國家重大需求、面向人民生命健康，率先實(shí)現(xiàn)科學(xué)技術(shù)跨越發(fā)展，率先建成國家創(chuàng)新人才高地，率先建成國家高水平科技智庫，率先建設(shè)國際一流科研機(jī)構(gòu)。

——中國科學(xué)院辦院方針

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【中國科學(xué)院】上海藥物所開發(fā)出基于生成式AI的新型結(jié)構(gòu)預(yù)測方法

2024-12-09 中國科學(xué)報(bào) 王兆昱

【字體：大中小】

語音播報(bào)

理解蛋白-配體相互作用是分子生物學(xué)和生物化學(xué)的基礎(chǔ)，對基于結(jié)構(gòu)的藥物設(shè)計(jì)至關(guān)重要?；贏I技術(shù)，科學(xué)家能更精準(zhǔn)地了解蛋白-配體相互作用，加速藥物研發(fā)進(jìn)程。AI與生命科學(xué)的交叉正在改變?nèi)祟惤】岛歪t(yī)學(xué)研究格局，為疾病研究和靶向治療藥物開發(fā)開辟新的途徑。

研究團(tuán)隊(duì)提出了一種新型基于蛋白表面的幾何擴(kuò)散神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SurfDock，用于生成精準(zhǔn)可靠的蛋白-配體復(fù)合物構(gòu)象。該模型將多種蛋白質(zhì)信息整合到表面節(jié)點(diǎn)的表示中，并配備了一個稱為SurfScore的內(nèi)部評分模塊，通過對蛋白-配體復(fù)合物的訓(xùn)練評估構(gòu)象的置信度。

此外，SurfDock整合了一個可選的基于力場的優(yōu)化步驟，進(jìn)一步提升了其性能。這些創(chuàng)新設(shè)計(jì)使SurfDock在多個基準(zhǔn)測試中展現(xiàn)出優(yōu)異的對接能力，其生成構(gòu)象的合理性顯著超越了現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)方法。

值得注意的是，SurfDock能夠有效適應(yīng)新的蛋白質(zhì)、口袋等結(jié)構(gòu)，即使在處理高度柔性的配體時該模型也表現(xiàn)出色。在實(shí)際應(yīng)用中，研究團(tuán)隊(duì)通過針對ALDH1B1的篩選實(shí)驗(yàn)證實(shí)了SurfDock的實(shí)用價值，它成功快速篩選出7個具有新骨架的先導(dǎo)分子。

相關(guān)論文信息：https://doi.org/10.1038/s41592-024-02516-y

（原載于《中國科學(xué)報(bào)》?2024-12-09?第3版?綜合）

中國科學(xué)院上海藥物研究所研究員鄭明月團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種基于生成式人工智能（AI）的蛋白-配體復(fù)合物結(jié)構(gòu)預(yù)測方法SurfDock。該方法利用蛋白質(zhì)表面信息構(gòu)建幾何擴(kuò)散神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，高精度自動生成配體結(jié)合構(gòu)象，已成功應(yīng)用于基于結(jié)構(gòu)的虛擬篩選。相關(guān)研究成果近日在線發(fā)表于《自然-方法學(xué)》。理解蛋白-配體相互作用是分子生物學(xué)和生物化學(xué)的基礎(chǔ)，對基于結(jié)構(gòu)的藥物設(shè)計(jì)至關(guān)重要。基于AI技術(shù)，科學(xué)家能更精準(zhǔn)地了解蛋白-配體相互作用，加速藥物研發(fā)進(jìn)程。AI與生命科學(xué)的交叉正在改變?nèi)祟惤】岛歪t(yī)學(xué)研究格局，為疾病研究和靶向治療藥物開發(fā)開辟新的途徑。研究團(tuán)隊(duì)提出了一種新型基于蛋白表面的幾何擴(kuò)散神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SurfDock，用于生成精準(zhǔn)可靠的蛋白-配體復(fù)合物構(gòu)象。該模型將多種蛋白質(zhì)信息整合到表面節(jié)點(diǎn)的表示中，并配備了一個稱為SurfScore的內(nèi)部評分模塊，通過對蛋白-配體復(fù)合物的訓(xùn)練評估構(gòu)象的置信度。此外，SurfDock整合了一個可選的基于力場的優(yōu)化步驟，進(jìn)一步提升了其性能。這些創(chuàng)新設(shè)計(jì)使SurfDock在多個基準(zhǔn)測試中展現(xiàn)出優(yōu)異的對接能力，其生成構(gòu)象的合理性顯著超越了現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)方法。值得注意的是，SurfDock能夠有效適應(yīng)新的蛋白質(zhì)、口袋等結(jié)構(gòu)，即使在處理高度柔性的配體時該模型也表現(xiàn)出色。在實(shí)際應(yīng)用中，研究團(tuán)隊(duì)通過針對ALDH1B1的篩選實(shí)驗(yàn)證實(shí)了SurfDock的實(shí)用價值，它成功快速篩選出7個具有新骨架的先導(dǎo)分子。相關(guān)論文信息：https://doi.org/10.1038/s41592-024-02516-y（原載于《中國科學(xué)報(bào)》?2024-12-09?第3版?綜合）

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