Curr Opin Struc Biol｜AI驱动的蛋白质-配体相互作用预测进展

本文综述了人工智能在蛋白质-配体相互作用预测中的最新进展。背景方面，基于结构的药物发现依赖计算模型预测蛋白质-配体相互作用，而人工智能技术显著改进了这一领域的关键环节。研究目的旨在探讨人工智能如何提升配体结合位点预测、结合姿态估计、评分函数开发和虚拟筛选的准确性。结论指出，尽管人工智能模型在预测效率和精度上已超越传统对接工具，但跨多样蛋白质-配体对的泛化性仍是挑战。未来发展方向包括整合多模态生物表征学习与可控生成技术，以推动药物发现向更高通量、更高精度的方向演进。