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三维视角下的分子世界│浙江大学药学院研究团队发展先进的三维分子生成技术

发布时间:2023/09/11      信息来源:药学院办公网   |   浏览:57

    分子生成是合理药物设计领域的热点研究方向,高质量的分子生成模型可以有效提升先导化合物发现的效率。然而迄今为止,大部分已报道的分子生成工作都采用了基于配体的分子生成LBMG策略,即学习活性分子所在的"化学空间",然后对其进行插值,从而产生新的分子结构。这些基于配体的分子生成模型能够生成大量结构新颖的化合物,但仍有方法学上的固有局限性。例如,LBMG无法有效考虑生成分子与靶标之间的相互作用模式。为了克服LBMG策略的缺陷,研究者们越来越关注基于结构的分子生成SBMG方法,即基于靶标结构进行相应的分子生成。


202398日,浙江大学药学院侯廷军和谢昌谕团队、之江实验室陈广勇团队在Nature Machine Intelligence上发表了题为“ResGen is a pocket-aware 3D molecular generation model based on parallel multiscale modelling的研究成果。受凝聚态物质和统计物理学多尺度建模研究的启发,作者提出了一种以蛋白质口袋为条件的三维分子生成模型ResGen。该模型采用并行多尺度建模策略,可以捕捉到蛋白靶点与配体间更高层次的相互作用,并实现更好的计算效率。ResGen将以蛋白质口袋为条件的三维分子生成问题表述为两个尺度的自回归问题,即全局尺度和原子组件尺度。本研究的结果表明,与目前最优(SOTA)方法相比,ResGen生成的分子具有更合理的化学结构,并拥有更好的靶点亲和能力。文中设计的实验从生成分子的性质、几何结构、在不同靶标上的表现、相互作用以及针对AlphaFold预测蛋白结构的生成等多个角度探讨了ResGen的分子生成能力,也为今后基于靶标结构的分子生成方法的开发提供了诸多启发。

1. ResGen算法框架示意图


浙江大学药学院为本论文的第一署名单位,浙江大学药学院硕士研究生张昊天为第一作者,浙江大学侯廷军教授和谢昌谕教授、之江实验室陈广勇研究员和刘扶芮研究员为共同通讯作者。


原文链接:https://www.nature.com/articles/s42256-023-00712-7