Aller au contenu principal
Accès ouvert déclaré 2025 article

Unlocking the application potential of AlphaFold3-like approaches in virtual screening

15Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
4Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

AlphaFold3 (AF3) has revolutionized the paradigm for protein-ligand complex structure prediction, yet its potential for structure-based virtual screening (VS) remains largely underexplored. Herein, we present a systematic assessment of AF3-like approaches for VS applications, using AF3, Protenix and Boltz-2 as representative models. Initial benchmarks on the well-established DEKOIS2.0 datasets demonstrate AF3's exceptional screening capability, driven solely by its intrinsic confidence metrics for compound ranking. While third-party scoring schemes do not improve efficacy, both AF3 and Protenix prove robust as pose generators. Further analysis reveals performance declines in three more challenging cases: progressive exclusion of chemically similar active ligands from test sets, evaluation on a novel GPCR dataset with limited structural representation in model training, and assessment on a subset of LIT-PCBA dataset whose inactive compounds were experimentally verified. Despite these limitations, these models consistently surpass conventional docking tools in accuracy in most cases. Pose analysis further indicates that most predictions adopt physically plausible conformations, albeit with minor structural artifacts. This study highlights the promise and current constraints of AF3-like methods in VS, offering practical insights for their deployment in modern drug discovery.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Unlocking the application potential of AlphaFold3-like approaches in virtual screening
Date Crossref
01/01/2026
Éditeur
Royal Society of Chemistry (RSC)
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

  • ZheJiang Institute For Food and Drug Control pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • First Affiliated Hospital Zhejiang University pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Zhejiang University Department of Clinical Pharmacy pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Zhejiang Lab pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • College of Pharmaceutical Sciences pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Zhejiang Provincial Key Laboratory for Drug Evaluation and Clinical Research pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • Zhejiang Provincial Key Laboratory for Intelligent Drug Discovery and Development pays non établi dans la notice
    Structure de recherche

ZheJiang Institute For Food and Drug Control, First Affiliated Hospital Zhejiang University et Department of Clinical Pharmacy — Zhejiang University, avec 4 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Computational Drug Discovery MethodsProtein Structure and DynamicsMachine Learning in Bioinformatics

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.