Récemment, la revue « Nature Machine Intelligence » a publié une étude révolutionnaire sur la prédiction de la structure des complexes protéine-ligand. Cette étude propose une nouvelle méthode appelée NeuralPLexer, qui utilise des modèles génératifs profonds pour prédire directement la structure des complexes protéine-ligand en utilisant uniquement des séquences protéiques et des cartes moléculaires de ligands en entrée. Cette innovation devrait améliorer considérablement l’efficacité de la recherche et du développement de médicaments et apporter des changements révolutionnaires dans le domaine de la découverte de médicaments.
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Récemment, des scientifiques ont publié des recherches sur la prédiction de la structure des complexes protéine-ligand dans la revue « Nature Machine Intelligence ». La nouvelle méthode NeuralPLexer utilise des modèles génératifs profonds pour prédire directement les structures avec uniquement des entrées de séquences protéiques et de graphiques moléculaires de ligands. Cette méthode a d’importantes perspectives d’application et peut jouer un rôle important dans le domaine de la découverte de médicaments. Grâce à cette étude, une étape importante a été franchie dans la prévision de la structure des complexes protéine-ligand, ouvrant ainsi de nouvelles possibilités pour la recherche médicale et la bio-ingénierie futures.
L'émergence de la méthode NeuralPLexer marque un progrès significatif dans la technologie de prédiction de la structure complexe protéine-ligand, fournissant un outil puissant pour accélérer le processus de recherche et de développement de médicaments et promouvoir le développement de l'industrie biomédicale. À l’avenir, cette méthode devrait être appliquée dans davantage de domaines et contribuer davantage à la santé humaine et au progrès social.