Генерация описаний химических соединений методами глубокого обучения

Abstract

Несмотря на значительный прогресс, достигнутый в разработке новых эффективных ингибиторов проникновения ВИЧ-1, в настоящее время нет лицензированных противовирусных препаратов, основанных на ингибировании критических взаимодействий белка gp120 оболочки ВИЧ-1 с клеточным рецептором CD4 [1]. В связи с этим исследования по разработке терапевтических средств, ингибирующих связывание белка gp120 с молекулой CD4, остаются чрезвычайно актуальными. В настоящей работе была разработана генеративная модель нейронной сети, позволяющая получать SMILES-описания химических соединений, обладающих задаваемой энергией связывания с гликопротеином gp120. С помощью разработанной модели были сгенерированы соединения, для которых в дальнейшем была вычислена оценка энергии связывания методом молекулярного докинга. В результате проведенного исследования были получены соединения с энергией связывания, сравнимой с энергиями известных на данный момент ингибиторов NBD11021 и NBD14010