論文の概要: Application and Assessment of Deep Learning for the Generation of
Potential NMDA Receptor Antagonists
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.14360v1
- Date: Tue, 31 Mar 2020 16:41:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-18 02:02:18.197636
- Title: Application and Assessment of Deep Learning for the Generation of
Potential NMDA Receptor Antagonists
- Title（参考訳）: 潜在的なNMDA受容体アンタゴニスト生成のためのディープラーニングの適用と評価
- Authors: Katherine J. Schultz, Sean M. Colby, Yasemin Yesiltepe, Jamie R.
Nu\~nez, Monee Y. McGrady, Ryan R. Renslow
- Abstract要約: N-メチルD-アスパラギン酸受容体(NMDAR)の非競合的なアンタゴニストは、パーキンソン病やアルツハイマー病などの神経疾患の治療において、治療効果を示す。
また、不正薬物の合成に繋がる解離作用を引き起こすこともある。
したがって,NMDARアンタゴニストをシリコで生成する能力は,新薬開発と新規デザイナー薬のプリエンプション,同定に有用である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Uncompetitive antagonists of the N-methyl D-aspartate receptor (NMDAR) have
demonstrated therapeutic benefit in the treatment of neurological diseases such
as Parkinson's and Alzheimer's, but some also cause dissociative effects that
have led to the synthesis of illicit drugs. The ability to generate NMDAR
antagonists in silico is therefore desirable both for new medication
development and for preempting and identifying new designer drugs. Recently,
generative deep learning models have been applied to de novo drug design as a
means to expand the amount of chemical space that can be explored for potential
drug-like compounds. In this study, we assess the application of a generative
model to the NMDAR to achieve two primary objectives: (i) the creation and
release of a comprehensive library of experimentally validated NMDAR
phencyclidine (PCP) site antagonists to assist the drug discovery community and
(ii) an analysis of both the advantages conferred by applying such generative
artificial intelligence models to drug design and the current limitations of
the approach. We apply, and provide source code for, a variety of ligand- and
structure-based assessment techniques used in standard drug discovery analyses
to the deep learning-generated compounds. We present twelve candidate
antagonists that are not available in existing chemical databases to provide an
example of what this type of workflow can achieve, though synthesis and
experimental validation of these compounds is still required.
- Abstract（参考訳）: N-メチルD-アスパラギン酸受容体(NMDAR)の非競合的なアンタゴニストは、パーキンソン病やアルツハイマー病などの神経疾患の治療に効果を示すが、一部の薬の合成につながる解離作用を引き起こす。
したがって,NMDARアンタゴニストをシリコで生成する能力は,新薬開発と新規デザイナー薬のプリエンプション,同定に有用である。
近年,創発的な深層学習モデルがド・ノボの薬物設計に応用され,潜在的な薬物様化合物を探索できる化学空間の増大に寄与している。
本研究では,NMDARにおける生成モデルの適用性を評価する。
一 薬物発見コミュニティを支援するため、実験的に検証されたNMDAR phencyclidine(PCP)サイトアンタゴニストの包括的ライブラリの作成及びリリース
(ii)このような生成型人工知能モデルを薬物設計に適用することで得られる利点と、そのアプローチの現在の限界の両方の分析。
我々は, 標準薬物発見分析に使用される各種リガンドおよび構造に基づく評価手法を, 深層学習生成化合物に適用し, ソースコードを提供する。
既存の化学データベースでは利用できない12の候補アンタゴニストについて,これらの化合物の合成と実験的検証は依然として必要だが,このようなワークフローが実現可能な例を示す。
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