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蛋白口袋共结合筛选药物相互作用

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AI 综述

Skolnick与Srinivasan团队提出基于蛋白质口袋共占据的药物—药物相互作用筛选方法COLIG，在不使用临床相互作用标签训练的情况下，对210种药物的21,945个组合评分；高置信度加总排序的前5%在DDInter和KEGG数据集上的精确率分别为49.3%和25.1%，高于各自背景发生率29.6%和14.7%。该方法将共结合配体对划分为“吸引”或“排斥”，结合药物对目标蛋白主要口袋的预测占据情况进行排序。结果支持口袋机制可用于筛选潜在药物相互作用，并提出不同药物类别中直接接触与非接触配体参与的假设，但尚不能证明这些相互作用及其机制的因果关系。

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最新进展11月3日 00:00

蛋白质口袋共占据优先筛选药物—药物相互作用

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沿着报道，了解事件的不同侧面。

11月3日

00:00
bioRxiv · Bioinformatics
蛋白质口袋共占据优先筛选药物—药物相互作用
研究团队用蛋白质口袋共占据机制，在无临床相互作用标签训练下筛选药物—药物相互作用。用 COLIG 对 210 种药物的 21,945 对组合评分，置信度加总排序的 top-5% precision 在 DDInter、KEGG 分别为 49.3%、25.1%，高于背景发生率 29.6%、14.7%。

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