Learning Binding Affinities via Fine-Tuning of Protein and Ligand Language Models
Rattachement africain : gb, es. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Accurate in silico prediction of protein–ligand binding affinity is essential for efficient hit identification in large molecular libraries. Commonly used structure-based methods such as docking often fail to rank compounds effectively, and free energy-based approaches, while accurate, are too computationally intensive for large-scale screening. Existing deep learning models struggle to generalize to new targets or drugs, and current evaluation methods often do not accurately reflect real-world performance. We introduce BALM, a deep learning framework that predicts binding affinity using pretrained protein and ligand language models. We also propose improved evaluation strategies with diverse data sets and metrics to assess model performance to new targets better. Using a curated version of BindingDB, BALM shows generalization to unseen drugs, scaffolds, and targets. In few-shot learning scenarios for targets such as USP7 and Mpro, it outperforms traditional machine learning and docking methods, including AutoDock Vina. Adoption of our target-based evaluation methods will allow a more stringent evaluation of machine learning-based scoring tools. Our binding affinity prediction framework shows good performance, is computationally efficient, and is highly adaptable within this evaluation setting, making it practical for early-stage drug discovery screening.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Learning Binding Affinities via Fine-Tuning of Protein and Ligand Language Models
- Date Crossref
- 31/10/2025
- Éditeur
- American Chemical Society (ACS)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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University of Edinburgh pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Universitat de Barcelona pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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EaStCHEM School of Chemistry pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Informatics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Institut de Química Teèrica i Computacional (IQTC) pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Unitat de Fisicoquímica pays non établi dans la noticeInstitution
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Independent Researcher pays non établi dans la noticeInstitution
University of Edinburgh, Universitat de Barcelona et EaStCHEM School of Chemistry, avec 4 autres affiliations.
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