npj Drug Discov｜用于GPCR的基于结构的药物发现

本文探讨了AI与物理学相结合的计算方法在GPCR药物发现中的最新进展。背景方面，GPCRs是药物研发中的重要靶点，约三分之一的FDA批准药物针对该蛋白家族。研究目的包括利用AI驱动的蛋白质结构预测技术，提高GPCR结构模型的精度，并推动基于结构的药物发现(SBDD)流程。结论指出，AI方法如AlphaFold2和RoseTTAFold在GPCR结构预测方面取得了突破性进展，但仍存在几何精度和物理合理性的局限。此外，物理驱动的计算化学方法如自由能微扰(FEP)在GPCR应用中表现出色，而AI与物理方法的融合有望进一步推动GPCR药物发现的发展。