演讲者

马特·雷帕斯基博士
生命科学产品副总裁

摘要

分子对接 该方法已在从可购买的化合物库中识别新型候选化合物方面证明了其价值。随着按需定制化合物库的出现和快速增长，可购买的化合物空间已从约1000万种化合物扩展到远超10亿种化合物。我们阐述了如何通过将主动学习方法与Glide 相结合，实现对数十亿种化合物库进行经济高效且准确的筛选 。 将其应用于A2A和SRC靶点的研究发现，通过对1亿个化合物库（化合物库 ）进行穷举法（brute force）筛选（分子对接 ）所得的前1000个最佳配体中，至少70%可通过主动学习（ActiveLearning）（Glide ）筛选出的前1000个配体中找到，随后通过Glide 对100万个化合物进行重新对接（redocking）。