基兰·拉梅什拜·杜达特
在结构分子生物学和计算机辅助药物研发中,分子对接是一种至关重要的工具。预测配体与具有已知三维结构的蛋白质的主要结合模式是配体-蛋白质对接的目的。有效的对接方法使用评分系统,该系统可以正确地对候选对接进行排序,并有效地探索高维空间。先导化合物优化极大地受益于使用对接对大量化合物库进行虚拟筛选、评估结果并提供配体如何抑制靶标的结构思路。解释随机搜索方法的结果可能很困难,设置对接的输入结构与对接本身一样重要。
近年来,计算机辅助药物设计大量依赖于分子对接技术来估计结合亲和力和评估相互作用模式,因为它可以显著提高效率并降低研究成本。本文介绍了分子对接的主要概念、技术和常用的应用。此外,它对比了最流行的对接应用程序并提出了相关的研究领域。最后,简要总结了分子对接的最新发展,包括集成技术和深度学习。由于分子结构不足和评分机制的不足,目前的对接应用程序不足以精确预测结合亲和力。