武科大网讯 近日，生物信息学领域著名学术期刊Briefings in Bioinformatics（2021年影响因子为11.62，中科院一区），录用发表了美高梅集团医学院徐雪副教授团队的研究论文Botanical drugs: a new strategy for structure-based target prediction（https://academic.oup.com/bib/advance-article-abstract/doi/10.1093/bib/bbab425/6409695?redirectedFrom=fulltext）。
联合培养硕士研究生魏旭煦为该论文第一作者，副教授徐雪为通讯作者。该成果提出了一种中药小分子靶点预测的新策略，该策略可有效降低分子模拟对接结果的假阳性率，加速中药机制阐明和研发进程。
中药小分子靶点识别是药物发现和重定位的重要研究方向，但当前利用分子模拟对接技术识别的小分子靶点假阳性率高达约50%。具体而言，分子模拟对接技术主要通过配体在蛋白质结合位点上的结合进行蛋白质-配体构象预测，而未能充分考虑小分子和蛋白质在三维空间的相互作用信息。该成果基于已知的蛋白质-配体复合物三维空间结构，对配体中各个原子与其周围氨基酸残基片段的相对位置进行统计，并利用贝叶斯高斯混合模型(Bayesian Gaussian Mixture Model)进行探索，进而识别、获取并描述基于空间关系的蛋白质-配体相互作用模式的几何特征，证明了蛋白质-配体相互作用模式能够有效鉴别配体构象是否合理，从而降低分子模拟对接预测结果的假阳性率。
该成果将蛋白质-配体构象的相互作用模式参数作为靶点预测和筛选的重要指标，为中药的靶点识别提供了一种新策略。同时，还将此策略成功应用于马钱子和黄芪主要成分的靶点识别，得到了与中药临床作用相吻合的一系列靶点预测结果，为中药重定位研究及中药多靶点作用机制阐释提供了新思路。
据悉，徐雪长期从事生物信息学研究，研究方向包括药物开发、基因组数据分析、电子病历数据分析，先后在卡尔加里大学Cumming医学院、哈佛医学院从事博士后研究，于2020年12月入职美高梅集团医学院，成立生物信息学课题组。（医学院）
