在片的基础上,FRASE-bot发现了CIB1导向的抗瘤剂
Yi An1, Jiwoong Lim1, Marta Glavatskikh1
1Center for Integrative Chemical Biology and Drug Discovery, UNC Eshelman School of Pharmacy, University of North Carolina, Chapel Hill, NC, 27513, USA.
Nature communications
|July 2, 2024
概括
通过识别具有挑战性的蛋白质标的新型配体,FRASE-bot加速了药物发现. 这种由人工智能驱动的平台成功识别了CIB1抑制剂,证明了三阴性乳腺癌治疗的潜力.
科学领域:
- 药物发现和开发 药物发现和开发
- 计算生物学 计算生物学
- 药用化学 医学化学
背景情况:
- 识别用于新型治疗点的化学探针,特别是难以药物化的蛋白质,是药物发现的重大挑战.
- 非传统的目标需要创新的方法来加快识别潜在的候选药物.
研究的目的:
- 推出基于FRASE的发现机器人 (FRASE-bot),以加快针对非传统治疗点的药物发现.
- 证明FRASE-bot在识别和整体蛋白结合蛋白1 (CIB1) 的新型配体中的实用性.
主要方法:
- 机器人 FRASE 挖掘了连接体-蛋白质复合体的3D结构,以建立结构环境中的 FRAgments (FRASE) 数据库.
- 数据库被选为与目标蛋白相似的环境,以相关的连接体片段播种目标结构.
- 神经网络模型优先考虑可能是原生结合剂的片段,为超大规模的虚拟选提供信息.
主要成果:
- 应用FRASE-bot来识别CIB1的配体,这是一个涉及三阴性乳腺癌的目标.
- 基于FRASE的虚拟查成功识别出一个小分子CIB1连接体.
- 鉴定的配体在CIB1依赖癌细胞中表现出特定的细胞杀伤活性,通过TR-FRET测定得到证实.
结论:
- FRASE-bot是加快药物发现的有效工具,特别是在难以获得的药物和非常规的目标上.
- 已识别的CIB1连接体显示了对三阴性乳腺癌的治疗潜力.
- 这种方法有助于将生物发现转化为新的治疗策略.
