摘要：变构结合位点的识别在结构生物学与计算生物学之间建立了关键联系,极大地推动了变构药物的发现.然而,当前变构药物开发的主要策略仍依赖于高通量筛选,由于对变构效应的理解有限,这种方法存在较高的失败率.本综述通过收集变构效应案例研究、蛋白质结构数据库和人工智能计算算法的发展,旨在加深对变构现象的理解,并指导更有选择性潜力的变构药物开发.这一领域的关键在于将结构生物学与计算生物学相结合,对于将三维结构数据集转化为可用的药物发现知识至关重要.这些数据集和人工智能算法为建立变构结合位点识别奠定了基础,从而揭示了变构分子与蛋白的构效关系,并推动了针对变构蛋白的计算算法的发展,进而推动了选择性变构药物发现和优化的相关药学研究进步.
