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Predicting Biomolecular Binding Kinetics: A Review

受体-配体动力学 动力学 结合亲和力 离解率 离解(化学) 化学 分子动力学 计算生物学 生物物理学 计算化学 生物 生物化学 物理 物理化学 受体 量子力学
作者
Jinan Wang,N. Hung,Kushal Koirala,Yinglong Miao
出处
期刊:Journal of Chemical Theory and Computation [American Chemical Society]
卷期号:19 (8): 2135-2148 被引量:30
标识
DOI:10.1021/acs.jctc.2c01085
摘要

Biomolecular binding kinetics including the association (kon) and dissociation (koff) rates are critical parameters for therapeutic design of small-molecule drugs, peptides, and antibodies. Notably, the drug molecule residence time or dissociation rate has been shown to correlate with their efficacies better than binding affinities. A wide range of modeling approaches including quantitative structure-kinetic relationship models, Molecular Dynamics simulations, enhanced sampling, and Machine Learning has been developed to explore biomolecular binding and dissociation mechanisms and predict binding kinetic rates. Here, we review recent advances in computational modeling of biomolecular binding kinetics, with an outlook for future improvements.
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