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PharmacoForge: pharmacophore generation with diffusion models
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OA
AI
DOI：10.3389/fbinf.2025.1628800.png)
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摘要
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基于结构的药物设计（SBDD）通过机器学习（ML）得到增强，以提高虚拟筛选和全新设计的效果。尽管针对这两种策略的ML工具已取得进展，但筛选仍受限于时间和计算成本，而生成模型经常产生无效且难以合成的分子。筛选时间可以通过药效团搜索得到改善，该方法能快速识别数据库中与药效团查询匹配的配体。在本工作中，我们介绍了PharmacoForge，这是一种基于蛋白质结合口袋条件的扩散模型，用于生成3D药效团。生成的药效团查询能够识别保证有效且商业可获得的分子。我们使用LIT-PCBA基准和基于对接的评估框架，将PharmacoForge与自动药效团生成方法及配体生成模型进行比较。此外，我们还通过DUD-E数据集的回顾性筛选评估了药效团的质量。PharmacoForge在LIT-PCBA基准上超越了其他药效团生成方法，并且由药效团查询得到的配体在与DUD-E靶点对接时表现与全新生成的配体相当，同时其应变能低于全新生成的配体。
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
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引用论文
Accelerating inference in molecular diffusion models with latent representations of protein structure. arXiv Prepr. arXiv:2311.13466通过蛋白质结构的潜在表示加速分子扩散模型推理。arXiv Prepr. arXiv:2311.13466.png)
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