The binding affinity prediction of PI3K / Akt / mTOR signaling pathway proteins with drugs based on deep learning method

PI3K/AKT/mTOR通路 自噬 蛋白激酶B 信号转导 赫拉 癌症研究 细胞生物学 RPTOR公司 细胞凋亡 药物发现 化学 生物 生物信息学 细胞 生物化学
作者
Driss Boutat,Xun Wang,Zhenzhen Du,Jiali Liu,Yue Zhong,Qingyu Tian
标识
DOI:10.1109/bibm52615.2021.9669786
摘要

Human papillomavirus (HPV) infection is linked to several diseases, the most prominent of which are cervical cancer and genital condyloma acuminatum. PI3K-Akt-mTOR signaling pathway is one of the most important signaling pathway in the regulation of proliferation, differentiation and apoptosis of human cervical cancer cells, and this pathway has the potential to become a novel target for the development of cervical cancer therapeutics. Previous studies have suggested that drug therapy can modulate PI3K-AKT-mTOR pathway to reduce HPV viral load effectively through autophagy and apoptosis. Therefore, in our study, in order to find drugs that can regulate this pathway, we collected more than 20 proteins related to this pathway and used deep learning models to predict protein-ligand binding affinity, finally listed the drug molecules with the highest predicted affinity score for each protein molecule.
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