计算策略发现p38α-MK2分子胶
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计算策略发现p38α-MK2分子胶
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AI 综述
Gang Wang等作者在ACS JMC发表研究，称将自由能扰动与机器学习结合，从多种化学来源的配体中筛选并优先排序，识别出多个结构多样、高效力且高选择性的p38α−MK2分子胶。 研究称先导化合物14和28在人全血中达到覆盖EC50的暴露水平，并在脂多糖小鼠模型中口服给药后显著降低TNFα水平。作者同时指出，这类分子胶的作用机制给计算驱动设计带来挑战；上述结果基于摘要报告。
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最新进展11月7日 08:00
多样计算策略发现p38α−MK2分子胶报道时间线
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11月8日
- 下一分子AI制药日报：多样计算策略发现p38α−MK2分子胶
下一分子日报头条介绍一项结合自由能扰动与机器学习的研究，从多种化学来源配体中筛选并优先排序，识别出多个结构多样、高效力且高选择性的p38α−MK2分子胶。先导化合物14和28在人全血中达到覆盖EC50的暴露水平，并在脂多糖小鼠模型中口服给药后显著降低TNFα水平，结果基于摘要报告。
11月7日
- ACS JMC (药物化学)精选多样计算策略发现p38α−MK2分子胶
【摘要级】研究结合自由能扰动与机器学习，从多种化学来源的配体中筛选并优先排序，识别出多个结构多样、高效力且高选择性的p38α−MK2分子胶。先导化合物14和28在人全血中达到覆盖EC50的暴露水平，并在脂多糖小鼠模型中口服给药后显著降低TNFα水平。该工作为三元复合物类分子胶的计算驱动设计提供了筛选与优化路径，结果基于摘要报告。
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