في الآونة الأخيرة، نشرت مجلة "Nature Machine Intelligence" دراسة مذهلة حول التنبؤ ببنية مجمعات بروتين ليجند. تقترح هذه الدراسة طريقة جديدة تسمى NeuralPLexer، والتي تستخدم نماذج توليدية عميقة للتنبؤ بشكل مباشر ببنية مجمعات البروتين والليكاند باستخدام تسلسلات البروتين والخرائط الجزيئية لليجاند فقط كمدخلات. ومن المتوقع أن يؤدي هذا الابتكار إلى تحسين كفاءة البحث والتطوير في مجال الأدوية بشكل كبير وإحداث تغييرات ثورية في مجال اكتشاف الأدوية.
تركز المقالة على:
في الآونة الأخيرة، نشر العلماء بحثًا حول التنبؤ ببنية مجمعات بروتين ليجند في مجلة "Nature Machine Intelligence". تستخدم الطريقة الجديدة NeuralPLexer نماذج توليدية عميقة للتنبؤ المباشر بالهياكل باستخدام تسلسل البروتين ومدخلات الرسم البياني الجزيئي لليجند فقط. تتمتع هذه الطريقة بآفاق تطبيقية مهمة ويمكن أن تلعب دورًا مهمًا في مجال اكتشاف الأدوية. من خلال هذه الدراسة، تم اتخاذ خطوة مهمة في التنبؤ ببنية مجمعات بروتين ليجند، مما يوفر إمكانيات جديدة للأبحاث الطبية المستقبلية والهندسة الحيوية.
يمثل ظهور طريقة NeuralPLexer تقدمًا كبيرًا في تقنية التنبؤ بالبنية المعقدة للبروتينات، مما يوفر أداة قوية لتسريع عملية البحث والتطوير في مجال الأدوية وتعزيز تطوير صناعة الطب الحيوي. وفي المستقبل، من المتوقع أن يتم تطبيق هذه الطريقة في المزيد من المجالات وتقديم مساهمات أكبر في صحة الإنسان والتقدم الاجتماعي.