据ScienceDaily官网3月15日消息，美国麻省理工学院（MIT）的科学家开发出DeepBAR技术，可快速计算候选药物与其靶蛋白间的结合亲和力，并在短时间内得到精确的计算结果。药物只有粘附在体内的靶蛋白上才能发挥药效，因此评估粘性是药物发现和筛选过程中的一个关键障碍，机器学习技术的引入或能降低该障碍。该技术与自由能的结合速度比以前的方法快了近50倍，可用于药物筛选和蛋白质工程，加速药物发现进程。相关研究成果发表于《物理化学快报》期刊。

消息来源：https://www.sciencedaily.com/releases/2021/03/210315132146.htm