फार्माकोजेनोमिक्स और फार्माकोप्रोटिओमिक्स जर्नल

अमूर्त

प्रोटीन-लिगैंड बंधन आत्मीयता पूर्वानुमान: कृत्रिम बुद्धिमत्ता और क्वांटम रसायन विज्ञान के साथ एन्ट्रोपिक योगदान को परिमाणित करना

इवेंजेलिडिस टी

सिंथेटिक रसायन विज्ञान और लिगैंड बाइंडिंग परख प्रौद्योगिकियों में प्रगति के बावजूद, हजारों यौगिकों के संश्लेषण और परीक्षण का समय और लागत निषेधात्मक है। यहाँ, न्यूनतम मानवीय इनपुट के साथ अत्यधिक सटीक, 1-सेकंड तेज़, 2D-लिगैंड आधारित बाइंडिंग एफिनिटी भविष्यवाणी के लिए deepScaffOpt एल्गोरिदम प्रस्तुत किया जाएगा। deepScaffOpt एक रिसेप्टर-विशिष्ट मेटा-प्रेडिक्टर बनाने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करता है जो कई गहरे तंत्रिका नेटवर्क के आउटपुट को जोड़ता है, जो केवल
2D रासायनिक संरचना के बारे में जानकारी ले जाने वाले फ़ीचर वेक्टर ("वॉरहेड्स") से इंजीनियर होते हैं। deepScaffOpt के शस्त्रागार में अणुओं की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए उपयुक्त वॉरहेड्स शामिल हैं, जिनमें मैक्रोसाइकल्स, सहसंयोजक अवरोधक, पेप्टिडोमिमेटिक्स, यहाँ तक कि छोटे टुकड़े भी शामिल हैं। deepScaffOpt के स्वचालित स्कोरिंग प्रोटोकॉल ने D3R ग्रैंड चैलेंज 2017 और 2018 में शीर्ष प्रदर्शन हासिल किया, और मुक्त ऊर्जा गड़बड़ी (FEP) की तुलना में प्रयोगात्मक लोगों के काफी करीब मुक्त ऊर्जाओं की भविष्यवाणी कर सकता है। संरचना-आधारित विधियों के विपरीत, deepScaffOpt रिसेप्टर संरचना की अनुपस्थिति में अच्छी तरह से काम कर सकता है, और नए विविध हिट यौगिकों की खोज के लिए बड़े रासायनिक पुस्तकालयों की वर्चुअल स्क्रीनिंग के लिए आसानी से अनुकूलित किया जा सकता है, साथ ही साथ ऑफ-टारगेट भविष्यवाणी और दवा पुन: उपयोग भी किया जा सकता है। हालांकि, प्रशिक्षण नमूनों की अनुपस्थिति में, किसी को पहले सिद्धांतों का सहारा लेना चाहिए। इसलिए, हम समानांतर अर्ध-अनुभवजन्य क्वांटम मैकेनिकल (SQM) मुक्त ऊर्जा विधियों [2] में विकसित करते हैं। हमने कई प्रणालियों पर सबसे व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले डॉकिंग स्कोरिंग कार्यों पर मूल मुद्रा पहचान और हिट पहचान में SQM स्कोरिंग प्रोटोकॉल की श्रेष्ठता का प्रदर्शन किया है जहां बाइंडिंग में एन्थैल्पी का प्रभुत्व था। एक नया SQM-आधारित लिगैंड कंफर्मेशनल एंट्रॉपी डिस्क्रिप्टर हाल ही में पेश किया गया था जब एन्ट्रॉपी विवरणक को डीपस्कैफऑप्ट के वारहेड्स में शामिल किया गया तो समान प्रभाव देखे गए।