Target-Focused Library Design by Pocket-Applied Computer Vision and Fragment Deep Generative Linking

片段(逻辑) 蛋白质数据库 化学 生成语法 集合(抽象数据类型) 配体(生物化学) 转化(遗传学) 小分子 计算机科学 人工智能 立体化学 组合化学 算法 程序设计语言 生物化学 基因 受体
作者
Merveille Eguida,Christel Schmitt-Valencia,Marcel Hibert,Pascal Villa,Didier Rognan
出处
期刊:Journal of Medicinal Chemistry [American Chemical Society]
卷期号:65 (20): 13771-13783 被引量:11
标识
DOI:10.1021/acs.jmedchem.2c00931
摘要

We here describe a computational approach (POEM: Pocket Oriented Elaboration of Molecules) to drive the generation of target-focused libraries while taking advantage of all publicly available structural information on protein-ligand complexes. A collection of 31 384 PDB-derived images with key shapes and pharmacophoric properties, describing fragment-bound microenvironments, is first aligned to the query target cavity by a computer vision method. The fragments of the most similar PDB subpockets are then directly positioned in the query cavity using the corresponding image transformation matrices. Lastly, suitable connectable atoms of oriented fragment pairs are linked by a deep generative model to yield fully connected molecules. POEM was applied to generate a library of 1.5 million potential cyclin-dependent kinase 8 inhibitors. By synthesizing and testing as few as 43 compounds, a few nanomolar inhibitors were quickly obtained with limited resources in just two iterative cycles.
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