Kiran Rameshbhai Dudhat
En biologie moléculaire structurale et en création de médicaments assistée par ordinateur, l'amarrage moléculaire est un outil crucial. L'objectif de l'amarrage ligand-protéine est de prédire les modes de liaison prédominants d'un ligand avec une protéine ayant une structure tridimensionnelle connue. Les méthodes d'amarrage efficaces utilisent un système de notation qui classe correctement les amarrages candidats et explore efficacement les espaces à haute dimension. L'optimisation des pistes bénéficie grandement de l'utilisation de l'amarrage pour effectuer un criblage virtuel sur d'énormes bibliothèques de composés, évaluer les résultats et proposer des idées structurelles sur la façon dont les ligands inhibent la cible. Il peut être difficile d'interpréter les résultats des méthodes de recherche stochastique, et la configuration des structures d'entrée pour l'amarrage est tout aussi cruciale que l'amarrage lui-même.
Ces dernières années, la conception assistée par ordinateur de médicaments s'est largement appuyée sur la technique d'amarrage moléculaire pour estimer l'affinité de liaison et évaluer le mode interactif, car elle peut augmenter considérablement l'efficacité et réduire les coûts de recherche. Les principaux concepts, techniques et applications d'amarrage moléculaire fréquemment utilisés sont présentés dans cet ouvrage. De plus, il compare les applications d'amarrage les plus populaires et suggère des domaines d'étude pertinents. Enfin, un bref résumé des développements récents dans l'amarrage moléculaire, y compris la technique intégrée et l'apprentissage profond, est fourni. Les applications d'amarrage actuelles ne sont pas suffisamment précises pour prévoir l'affinité de liaison en raison de la structure moléculaire insuffisante et des insuffisances du mécanisme de notation.