構造ベースの創薬設計と幾何学的ディープラーニング

構造ベースの創薬設計は、タンパク質や核酸などの高分子の三次元幾何学的情報を利用して、適切なリガンドを特定します。幾何学的ディープラーニングは、ニューラルネットワークベースの機械学習の新しい概念であり、高分子構造に適用されています。本レビューでは、構造ベースの創薬発見および設計における幾何学的ディープラーニングの最近の応用について概説し、その可能性を強調します。分子特性予測、リガンド結合部位およびポーズの予測、構造ベースのデノボ分子設計に重点が置かれています。現在の課題と機会が強調され、創薬のための幾何学的ディープラーニングの未来に関する予測が示されています。