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An Efficient Drug Design Method Based on Drug-Target Affinity

药品 计算机科学 药物设计 药物靶点 编码(社会科学) 药物开发 药物发现 对接(动物) 计算生物学 人工智能 化学 药理学 医学 生物 数学 生物化学 统计 护理部
作者
Haoran Liu,Xiaolong Zhang,Xiaoli Lin,Jing Hu
出处
期刊:Lecture Notes in Computer Science 卷期号:: 764-775
标识
DOI:10.1007/978-981-99-4749-2_65
摘要

Computer-aided drug design can accelerate drug development and reduce the cost. This study proposes a targeted drug design method based on long short-term memory (LSTM) neural network and drug-target affinity. The method consists of de novo drug design and targeted drug design. First, the de novo drug design model learns molecular coding rules and broad chemical information through a large number of drug-like molecules training. Then, based on affinity score obtained from the drug-target interaction prediction model, the gradient of model parameters is clipped during training, so that the targeted drug design model can learn target specific information, efficiently designing drugs for a given target. In the experiment, the model can efficiently generate new drug-like molecules, and design more affinity drugs for 3CLpro of COVID-19 than the previous ones. In the docking structure, drug molecules designed have stable binding conformation and short atomic distances with amino acid residues of the given target.
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