Mixture-of-Experts Based Dissociation Kinetic Model for De Novo Design of HSP90 Inhibitors with Prolonged Residence Time

住所 停留时间(流体动力学) 离解(化学) 化学 动能 有机化学 工程类 物理 社会学 人口学 岩土工程 量子力学
作者
Yujing Zhao,Lei Zhang,Jian Du,Qingwei Meng,Li Zhang,Heshuang Wang,Liang Sun,Qilei Liu
出处
期刊:Journal of Chemical Information and Modeling [American Chemical Society]
卷期号:64 (22): 8427-8439 被引量:1
标识
DOI:10.1021/acs.jcim.4c00726
摘要

The dissociation rate constant (koff) significantly impacts the drug potency and dosing frequency. This work proposes a powerful optimization-based framework for de novo drug design guided by koff. First, a comprehensive database containing 2,773 unique koff values is created. Based on the database, a novel generic dissociation kinetic model is developed with a mixture-of-experts architecture, enabling high-throughput predictions of koff with high accuracy. The developed model is then integrated with an optimization-based mathematical programming approach to design drug candidates with low koff. Finally, the τ-RAMD method is utilized to rigorously verify the designed potential drug candidates. In a case study, the framework successfully identified numerous new potential HSP90 inhibitor candidates, achieving a maximum 45.7% improvement in residence time (τ = 1/koff) compared to that of a known exceptional HSP90 inhibitor. These findings demonstrate the feasibility and effectiveness of the kinetics-guided optimization-based de novo drug design framework in designing drug candidates with prolonged τ.
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