基于相互作用指纹和机器学习的药物靶标的虚拟筛选方法

摘要

本发明涉及一种基于相互作用指纹和机器学习的药物靶标的虚拟筛选方法，该方法在传统的分子对接的基础上，通过机器学习对已知活性及非活性小分子与靶标蛋白的相互作用指纹进行训练得出靶标的筛选模型，利用所得模型进行虚拟筛选。本发明针对具体靶标进行专项训练，充分考虑每种靶标的特异性，避免了传统打分函数拟合不足的缺陷；计算每个小分子与结合口袋中每个残基的相互作用能，有利于发现有效的结合位点或结合方式；利用机器学习进行非线性拟合，相较于线性拟合更有利于处理各个相互作用能之间的关联或耦合作用；利用本发明，更有利于活性分子的富集。