机器学习药物设计

机器学习从500万候选分子中筛选光激活PARP1抑制剂，实验验证光照下抑制活性提升15倍

研究人员综合运用分子对接、机器学习力场、量子化学计算、非绝热动力学和自由能微扰等方法，从500万个假想光活性配体中筛选PARP1光控抑制剂。实验合成10个候选化合物，其中最优分子在519 nm绿光照射下对PARP1的抑制活性从208.8 μM提升至14.4 μM，增强15倍，验证了计算驱动光药理学筛选策略的可行性。

B910化工 4月28日 10:29 314