Nat Commun｜用于药物发现的人工智能加速虚拟筛选平台

本文介绍了华盛顿大学霍华德-休斯医学研究所的Ning Zheng等人开发的一种基于结构的虚拟筛选方法RosettaVS，并构建了一个AI加速的开源虚拟筛选平台（OpenVS）。该平台能够高效筛选数十亿化合物库，并在七天内成功筛选出针对两个靶标的多个命中化合物。研究结果表明，RosettaVS在虚拟筛选基准测试中表现出色，尤其是在识别真实结合位点和解耦过程中，其性能优于其他方法。此外，作者还展示了该方法在发现KLHDC2泛素连接酶和NaV1.7 VSD4小分子拮抗剂方面的应用。未来，作者计划通过集成GPU加速和深度学习模型来进一步优化协议，以提高筛选效率和准确性。