論文の概要: We Should at Least Be Able to Design Molecules That Dock Well

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.16955v4
• Date: Mon, 28 Jun 2021 08:21:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-18 22:37:29.076208
• Title: We Should at Least Be Able to Design Molecules That Dock Well
• Title（参考訳）: ドッキングする分子をデザインするには、最善を尽くす必要がある
• Authors: Tobiasz Cieplinski, Tomasz Danel, Sabina Podlewska, Stanislaw Jastrzebski
• Abstract要約: そこで本研究では,タンパク質への分子結合を評価する一般的な計算手法であるドッキングに基づくベンチマークを提案する。 グラフベース生成モデルでは,ドッキングスコアの高い分子を現実的な大きさのトレーニングセットを用いて学習すると生成できないことが観察された。 本稿では,簡易なスコアリング関数に基づくベンチマークの簡易版を提案し,テストしたモデルで部分的に解けることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.751280593108197
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Designing compounds with desired properties is a key element of the drug discovery process. However, measuring progress in the field has been challenging due to the lack of realistic retrospective benchmarks, and the large cost of prospective validation. To close this gap, we propose a benchmark based on docking, a popular computational method for assessing molecule binding to a protein. Concretely, the goal is to generate drug-like molecules that are scored highly by SMINA, a popular docking software. We observe that popular graph-based generative models fail to generate molecules with a high docking score when trained using a realistically sized training set. This suggests a limitation of the current incarnation of models for de novo drug design. Finally, we propose a simplified version of the benchmark based on a simpler scoring function, and show that the tested models are able to partially solve it. We release the benchmark as an easy to use package available at https://github.com/cieplinski-tobiasz/smina-docking-benchmark. We hope that our benchmark will serve as a stepping stone towards the goal of automatically generating promising drug candidates.
• Abstract（参考訳）: 望ましい性質を持つ化合物を設計することは、創薬過程の重要な要素である。 しかし、現実的な振り返りベンチマークの欠如と、将来的な検証の大幅なコストのため、この分野の進捗の測定は困難だった。 このギャップを埋めるために,タンパク質への分子結合を評価する一般的な計算手法であるドッキングに基づくベンチマークを提案する。 具体的には、人気のあるドッキングソフトウェアであるsminaによって高得点の薬のような分子を作ることが目標だ。 グラフベース生成モデルでは,ドッキングスコアの高い分子を現実的な大きさのトレーニングセットを用いて学習すると生成できないことが観察された。 これは、現在のデ・ノヴォの薬物設計モデルに限界があることを示唆している。 最後に、より単純なスコアリング関数に基づくベンチマークの簡易版を提案し、テストモデルで部分的に解くことができることを示す。 ベンチマークはhttps://github.com/cieplinski-tobiasz/smina-docking-benchmarkで入手可能なパッケージとしてリリースしています。 当社のベンチマークが、将来有望な薬物候補を自動的に生成する目標に向けた足掛かりになることを期待しています。

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