A Machine Learning-Enabled Venom Peptide Platform for Rapid Drug Discovery
用于快速药物发现的机器学习毒液肽平台摘要背景/目标：大自然已进化出数百万种具有多种生物功能的毒液衍生肽，其中很大一部分靶向复杂的膜蛋白，例如 G 蛋白偶联受体和离子通道。许多这些肽通过多个二硫键稳定，赋予它们优异的结构稳定性和有利的药理学特性。方法：利用这种自然多样性，我们开发了一个基于噬菌体展示技术的强大的毒液肽治疗发现系统，并使用大约 482 个毒液衍生支架构建了一个库。该文库设计以机器学习 (ML) 模型为指导，该模型能够预测耐受突变的残基，从而保留肽的可折叠性，最大限度地提高结构完整性和序列多样性。结果：通过筛选四种不同靶标（CD47、DLL3、IL33 和 P2X7R）对所得 VCX
