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圖片來(lái)源：MIT News, Xinqiang Ding and Bin Zhang
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藥物只有與目標(biāo)蛋白相結(jié)合才能發(fā)揮作用，而評(píng)估這種結(jié)合能力是藥物發(fā)現(xiàn)和篩選過(guò)程中的一個(gè)關(guān)鍵障礙。該能力由結(jié)合自由能衡量，結(jié)合自由能越小，結(jié)合能力越大。近日，美國(guó)麻省理工學(xué)院（MIT）團(tuán)隊(duì)發(fā)明了一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)算法 DeepBAR，可以通過(guò)精確、快速計(jì)算結(jié)合自由能來(lái)計(jì)算候選藥物與其靶點(diǎn)間的結(jié)合能力。該算法通過(guò)在被稱(chēng)為深度生成模型的機(jī)器學(xué)習(xí)框架中部署 Bennett acceptance ratio（BAR，一種幾十年來(lái)用于計(jì)算結(jié)合自由能的算法），來(lái)削減耗時(shí)的中間狀態(tài)，并借鑒計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)，使得該算法與之前最先進(jìn)的方法相比，只需少量時(shí)間就能產(chǎn)生精確的計(jì)算結(jié)果。在使用小蛋白類(lèi)分子的測(cè)試中，DeepBAR 計(jì)算結(jié)合自由能的速度比之前的方法快近 50 倍。研究人員表示，DeepBAR 可以加速新藥研發(fā)和蛋白質(zhì)工程的進(jìn)步，并計(jì)劃提高 DeepBAR 運(yùn)行大型蛋白質(zhì)計(jì)算的能力。該研究于 3 月 16 日在《物理化學(xué)通訊雜志》（Journal of Physical Chemistry Letters）發(fā)表。（MIT， Journal of Physical Chemistry Letters）
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