我所郭晓康博士2024年河南省科技攻关项目成功获批立项
——近日，我所郭晓康博士申报的河南省科技攻关项目：“基于机器学习的共价药物高通量虚拟筛选工具”成功获得立项。
——在基于结构的药物研发活动中，一个关键环节是可成药的小分子化合物库的建立与筛选（图1）。其中小规模的筛选任务尚可借助高通量实验技术完成，但近年来随着化合物库的规模不断扩大，高通量评估化合物与蛋白共价结合过程的需求越来越强烈。为了降低筛选过程中的人力、仪器、物料成本，缩短采购、准备、操作的周期，虚拟筛选（virtual screening）是最常用的手段。
图1基于结构研发的药物诞生历程
——传统上，计算化学家需要联合使用多种精度的工具分批、分层应对大规模化合物数据库的虚拟筛选这一挑战。但共价药物复兴前的基于结构的药物研发项目主要针对非共价药物，这一时期开发的计算工具并不需要考虑共价键形成，这缺失的关键一环导致此前的筛选方案不足以完成共价药物的虚拟筛选任务（见图2）。因此发展预测有成药潜力的小分子与靶标蛋白之间是否发生化学反应以及预测反应产物结构的计算工具，补足当前共价虚拟筛选方案的不足，在共价药物的复兴浪潮中变得极具应用价值。
图2大型化合物库共价虚拟筛选方案
本项目将以训练人工智能模型为核心，完善共价药物设计流程中的化合物库虚拟筛选这一关键一步，降低实验筛选需要处理的化合物数量，缩短研发周期、降低研发成本。另外，因为本项目使用了生成式的人工智能模型，这使化合物筛选过程还可能发现新的共价药物反应机理，为共价药物的发展开辟新局面。
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