Equibind：药物结合结构预测的几何深度学习

预测药物样分子如何与特定蛋白靶靶标结合是药物发现中的核心问题。比利时罗马尼亚比分直播一种非常快速的计算结合方法将启用关键应用程序，例如快速虚拟筛查或药物工程。现有方法在计算上很昂贵，因为它们依赖于重型候选抽样以及评分，排名和微调步骤。汉尼斯·斯塔克（Hannes Stark）用equibind，se（3） - 等级的几何深度学习模型对这一范式进行了挑战，该模型对i）对受体结合位置（盲码）和ii进行直接拍摄预测进行了直接射击预测。与传统和近期基线相比，Equibind实现了巨大的加速和更好的质量。此外，当将其与现有的微调技术耦合时，以增加运行时间为代价时，我们会显示出额外的改进。最后，我们提出了一个新颖而快速的微调模型，该模型根据封闭形式的von Mises Angular距离与给定输入原子云的封闭形式的全局最小值调整配体可旋转键的扭转角度，避免以前昂贵能量最小化。