CovaGEN问世：用于共价抑制剂从头设计
CovaGEN是一种用于从头设计共价抑制剂的条件潜在扩散框架，可提升生成分子的类药性与安全性。在EGFR T790M和Mpro测试中，该模型生成的化合物显示出更高的共价结合概率。
CovaGEN 是一种条件潜在扩散框架，用于从头设计具有更佳类药性和安全性的共价抑制剂。当前，共价药物的计算设计方法在很大程度上仍局限于对现有化合物库进行虚拟筛选，而专门针对从头生成共价药物的方法仍然缺乏。
CovaGEN在目标序列条件约束下，从类药性潜在空间生成配体，并利用分类器引导形成理想的共价弹头。强化学习策略进一步优化了所生成分子的安全性特征。
实验结果表明，CovaGEN能够有效生成具有所需共价弹头的共价药物，并表现出较强的目标蛋白亲和力、良好的类药性和较低毒性。当应用于 EGFR T790M 和 Mpro 时，所生成化合物表现出更高的共价结合概率。
用于训练分子VAE和CovaGEN-cond的分子下载自 ZINC 数据库。CrossDocked 2020 数据集的原始数据来自公开存储库，小鼠腹腔注射 LD50 子数据集来自 TOXRIC。源代码可在 GitHub 上获取，并已存档于 Zenodo。