bioRxiv 预印本· Intravaia, L. E., Kaur, J., Shaqra, A. M., Henes, M., Kosovrasti, K., Schroeder, V., Nalivaika, E. A., Ali, A., Kurt Yilmaz, N., Schiffer, C. A. ·· 1 天前AI 评分22
ROBUST：面向快速进化靶点、规避耐药性的抑制剂优化动力学信息机器学习框架
A Dynamics-Informed Machine Learning Framework for Inhibitor Optimization Against Quickly Evolving Targets to Avoid Resistance
AI 导读
研究者开发了物理信息机器学习框架 ROBUST，整合实验测量、分子动力学模拟与可解释统计建模，以识别抑制剂效力的能量决定因素。以 HIV-1 蛋白酶为耐药模型，研究新测定 157 个抑制常数，与既往数据合并建立 364 对蛋白酶-抑制剂实验数据集，模型预测结合自由能 RMSE < 1 kcal mol-1，并成功泛化至未见过的 darunavir 类似物。
来源：bioRxiv 预印本 · biorxiv.org