Nat Rev Chem｜Target 2035计划：大规模生成蛋白质-配体数据，以支持机器学习

本文介绍了Target 2035计划的核心策略，旨在通过大规模生成高质量、开放的蛋白质-小分子结合数据集，以支持机器学习和人工智能模型的开发，从而加速针对“无配体先例”人类蛋白质的化学探针发现。背景方面，化学探针是生命科学研究和药物发现的基石，但大多数人类蛋白质缺乏有效的化学探针，且现有数据碎片化、非标准化。研究目的是通过开放科学驱动数据革命与AI迭代，建立AIRCHECK数据库，并利用DEL筛选和AS-MS筛选等方法生成标准化数据。结论指出，该计划的目标是将苗头化合物发现从实验主导转变为计算主导，最终为所有人类蛋白质提供有效的调控工具。