ИИ и сложнейшие проблемы мира · Медицина и разработка лекарств · Nature (computational biology) · 2026-10-25
Идентификация модулятора натриевого канала NaV1.5 на основе природного продукта с помощью интегрированного машинного обучения и молекулярного моделирования
Оригинальное название: Identification of a natural product derived NaV1.5 sodium channel modulator through integrated machine learning and molecular modeling
Существующие блокаторы натриевых каналов несут проаритмические риски, поэтому для лечения фибрилляции предсердий необходимы более безопасные модуляторы NaV1.5. Команда обучила модели LightGBM, XGBoost и Random Forest на 1 512 известных ингибиторах NaV1.5 и провела скрининг 100 404 природных соединений из COCONUT. Лучшая модель (LightGBM, MCC 0,66) привела к Piperaduncin C, который показал благоприятный докинг, стабильные симуляции и прогнозируемую энергию связывания лучше, чем у хинидина, хотя экспериментальная проверка всё ещё необходима.