Prever com precisão a interação droga-proteína (DPI) é crucial na triagem virtual de medicamentos. No entanto, as metodologias actuais tendem a atribuir pesos iguais aos aminoácidos e átomos na codificação de sequências de proteínas e fármacos, negligenciando assim as contribuições variadas de motivos distintos.

Para resolver esse problema, um grupo de pesquisadores liderado por Juan Liu publicou seu estudo na revista Frontiers of Computer Science. .

A pesquisa deles introduziu um método, FragDPI, para a previsão da afinidade de ligação droga-proteína. Esta abordagem representa o esforço inicial para incorporar a codificação de fragmentos e mesclar as informações de sequência de drogas e proteínas, preservando assim as características primárias relacionadas às interações de DPI. Além disso, este método emprega transferência de aprendizagem de conjuntos de dados de DPI significativos para fornecer componentes de DPI prospectivos.

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Os resultados experimentais demonstram que o modelo FragDPI produz resultados louváveis ​​em comparação com as linhas de base, incluindo redes neurais profundas. Curiosamente, o modelo identificou com precisão as partes específicas da interação dos pares de DTI, auxiliando assim na descoberta de novos pares potenciais de DTI.

O FragDPI apresenta uma nova abordagem para a mineração de fragmentos interativos do mecanismo DPI, fornecendo assim uma nova perspectiva para a descoberta de medicamentos.

Mais informações: Zhihui Yang et al, FragDPI:um novo modelo de previsão de interação droga-proteína baseado na compreensão de fragmentos e codificação unificada, Frontiers of Computer Science (2022). DOI:10.1007/s11704-022-2163-9
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