蛋白抑制剂的筛选方法、装置、电子设备及介质与流程

本申请涉及计算机技术以及数字医疗，具体涉及一种蛋白抑制剂的筛选方法、装置、电子设备及介质。

背景技术：

1、药物发现是确定具有潜在治疗作用的新候选化合物的过程，而药物分子和靶点蛋白质的相互作用(drug-target interactions,dti)的测定，是药物发现过程中必不可少的一步。药物分子的疗效取决于它们对靶蛋白或受体的亲和力，对靶蛋白没有任何相互作用或亲和力的药物分子将不能提供治疗反应。

2、有研究报道，小分子对靶点蛋白质有抑制作用，能够对癌症起到有效的治疗作用。但是采用传统的实验方法对小分子进行漫无目的的筛选，效率是非常低下的，所需实验是海量的，需要消耗大量的人力成本和经济成本，研发周期甚至达到十几年。因此亟待一种能够对药物效果进行预测的方法，以实现药物的快速筛选。

技术实现思路

1、本申请实施例针对上述情况，提出了一种蛋白抑制剂的筛选方法，该方法通过采用亲和力预测模型预测蛋白质序列与各候选小分子的相互作用概率，从海量的候选小分子筛选出多个初筛小分子；然后对初筛小分子进行分子对接模拟，从而多个初筛小分子筛选出少量目标小分子，最后再对少量目标小分子进行实验筛选，从而得到就有治疗效果的蛋白抑制剂。

2、第一方面，本申请实施例提供了一种蛋白抑制剂的筛选方法，包括：

3、获取目标蛋白的蛋白质序列以及多个候选小分子；

4、基于亲和力预测模型，确定所述蛋白质序列与各所述候选小分子的相互作用概率，并根据所述相互作用概率，从多个候选小分子筛选多个初筛小分子；

5、获取所述目标蛋白与各所述初筛小分子进行分子对接模拟的模拟结果，根据所述模拟结果从多个初筛小分子筛选多个目标小分子。

6、获取各所述目标小分子对目标蛋白进行活性抑制实验的实验结果，并根据所述实验结果从所述多个目标小分子中筛选所述目标蛋白的蛋白抑制剂。

7、第二方面，本申请实施例还提供了一种蛋白抑制剂的筛选装置，所述装置包括：

8、获取单元，用于获取目标蛋白的蛋白质序列以及多个候选小分子；

9、预测单元，用于基于亲和力预测模型，确定所述蛋白质序列与各所述候选小分子的相互作用概率，并根据所述相互作用概率，从多个候选小分子筛选多个初筛小分子；

10、第一筛选单元，用于获取所述目标蛋白与各所述初筛小分子的各配体结构进行分子对接模拟的模拟结果，根据所述模拟结果从多个初筛小分子筛选多个目标小分子。

11、第二筛选单元，用于获取各所述目标小分子对目标蛋白进行活性抑制实验的实验结果，并根据所述实验结果从所述多个目标小分子中筛选蛋白抑制剂。

12、第三方面，本申请实施例还提供了一种电子设备，包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行上述任一的方法。

13、第四方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行上述任一的方法。

14、本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：

15、本申请首选通过获取目标蛋白的蛋白质序列以及多个候选小分子；然后基于亲和力预测模型，确定所述蛋白质序列与各所述候选小分子的相互作用概率，并根据所述相互作用概率，从多个候选小分子筛选多个初筛小分子；进一步的，获取所述蛋白质序列的受体结构，以及对各所述初筛小分子进行结构优化，得到各所述初筛小分子对应的配体结构，对将各所述受体结构与各所述初筛小分子的各配体结构进行分子对接模拟的模拟结果，根据所述模拟结果从多个初筛小分子筛选出相对少量的目标小分子，对后通过各目标小分子对目标蛋白进行活性抑制实验的实验结果，并根据所述实验结果从所述多个目标小分子中筛选出对目标蛋白有显著抑制作用的蛋白抑制剂。本申请采用人工智能模型对目标蛋白的蛋白质序列与各候选小分子的相互作用概率进行预测，从海量的候选小分子筛选出相对少量初筛小分子；然后将目标蛋白与各初筛小分子进行分子对接模拟，从而多个初筛小分子筛选出更加少量目标小分子；最后再对少量目标小分子进行实验筛选，从而得到就有治疗效果的蛋白抑制剂。本申请将人工智能引入药物筛选过程中，通过计算实现药物效果预测，并结合分子对接模拟以及实验手段，实现蛋白抑制剂的快速筛选，相对于传统的实验方法，极大地降低了药物研发的时间、人力和经济成本，同时提高研发的速度，缩短了药物的研发周期。

技术特征：

1.一种蛋白抑制剂的筛选方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述亲和力预测模型包括编码层、解码层、以及全连接层；所述编码层的输出端连接所述解码层的第二输入端，所述解码层的输出端连接所述全连接层的输入端，所述编码层的输入端以及所述解码层的第一输入端均作为所述亲和力预测模型的输入端，所述全连接层的输出端作为所述亲和力预测模型的输出端；

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述蛋白质序列转化为实值向量，包括：

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述编码层为门控卷积网络。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分子对接模拟是根据下述方法进行的：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标蛋白的蛋白质序列的受体结构，以及各所述初筛小分子对应的配体结构，包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述实验结果从所述多个目标小分子中筛选蛋白抑制剂，包括：

8.一种蛋白抑制剂的筛选装置，其特征在于，所述装置包括：

9.一种电子设备，包括：

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行如权利要求1～7任一所述方法。

技术总结
本申请计算机技术以及数字医疗技术领域，具体公开了一种蛋白抑制剂的筛选方法、装置、电子设备及介质；其方法包括：获取目标蛋白的蛋白质序列以及多个候选小分子；基于亲和力预测模型，确定蛋白质序列与各候选小分子的相互作用概率，并根据相互作用概率，从多个候选小分子筛选多个初筛小分子；获取目标蛋白与各初筛小分子进行分子对接模拟的模拟结果，根据模拟结果从多个初筛小分子筛选多个目标小分子；获取各目标小分子对目标蛋白进行活性抑制实验的实验结果，并根据实验结果从多个目标小分子中筛选蛋白抑制剂。本申请极大地降低了药物研发的时间、人力和经济成本，同时提高研发的速度，缩短了药物的研发周期。

技术研发人员：王俊,谈硕彦,卢瑞强
受保护的技术使用者：平安科技（深圳）有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13