蛋白质预测技术可产生准确的结果 从而有效地找到适合多种情况的最佳候选药物

人工智能 (AI) 在医疗保健领域有着广泛的应用，从分析医学成像到优化临床试验的执行，甚至促进药物发现。

AlphaFold2 是一种预测蛋白质结构的人工智能系统，它使科学家能够识别和创造出几乎无限数量的候选药物来治疗神经精神疾病。然而，最近的研究对 AlphaFold2 在模拟配体结合位点(药物附着并开始在细胞内发出信号以产生治疗效果以及可能的副作用的蛋白质区域)方面的准确性产生了怀疑。

在一篇新论文中，北卡罗来纳大学医学院 Michael Hooker 杰出药理学教授兼 NIMH 精神活性药物筛选项目主任 Bryan Roth 医学博士、哲学博士和加州大学旧金山分校、斯坦福大学和哈佛大学的同事确定AlphaFold2 可以产生配体结合结构的准确结果，即使该技术没有任何问题。他们的研究结果发表在《科学》杂志上。

“我们的结果表明 AF2 结构可用于药物发现，”北卡罗来纳大学埃谢尔曼药学院联合任命的资深作者 Roth 说。 “创造药物达到治疗疾病的预期目标的可能性几乎是无限的，这种人工智能工具的价值是无价的。”

AlphaFold2 和前瞻性建模

就像天气预报或股市预测一样，AlphaFold2 的工作原理是从已知蛋白质的庞大数据库中提取数据来创建蛋白质结构模型。然后，它可以模拟不同的分子化合物(如候选药物)如何适应蛋白质的结合位点并产生所需的效果。研究人员可以利用所得的组合来更好地了解蛋白质相互作用并创造新的候选药物。

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