2026-09-24 · Computational binding free energy (MM/GBSA) / PTM-aware design · Journal of Medicinal Chemistry (ACS)
PLACデータセットで検証:MM/GBSAはPTMによるリガンド結合変化を予測できるか
MM/GBSAmolecular dynamicspost-translational modificationcomputational screeningdataset
- 翻訳後修飾(PTM)によるリガンド活性変化の実験データをまとめたPLACを構築。影響を与えるPTMは、影響のないものよりリガンドに近い位置に多い。
- 終点型MM/GBSAについて、MD時間と内部誘電率を変えて系統的に評価した。
- 長いMDと高い誘電率は実験値との相関が最も良く、低い誘電率は増強・減弱・中立の分類に優れていた。
💡 ポイント PTM状態を前提にSARを組む人はいないが、強力な結合体が細胞で効かない理由を静かに説明することがある。スコアリングの小改良よりも、初めて検証に使える正解データが整備された価値の方が大きい。順位付けと分類で最適な誘電率が違うという点は実用的な警告で、答えたい問いに合わせてプロトコルを選ぶ必要がある。
Predicting the Post-translational Modification Effects on Protein−Ligand Interactions via End-Point Binding Free Energy Calculation: Database Creation and Strategy Optimization ↗