論文の概要: Improved Drug-target Interaction Prediction with Intermolecular Graph Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.07347v2
• Date: Fri, 15 Oct 2021 15:21:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-18 10:52:27.786647
• Title: Improved Drug-target Interaction Prediction with Intermolecular Graph Transformer
• Title（参考訳）: 分子間グラフ変換器による薬物・標的相互作用予測の改善
• Authors: Siyuan Liu, Yusong Wang, Tong Wang, Yifan Deng, Liang He, Bin Shao, Jian Yin, Nanning Zheng, Tie-Yan Liu
• Abstract要約: 本稿では,3方向トランスフォーマーアーキテクチャを用いて分子間情報をモデル化する手法を提案する。 分子間グラフ変換器(IGT)は、それぞれ、結合活性と結合ポーズ予測の2番目のベストに対して、最先端のアプローチを9.1%と20.5%で上回っている。 IGTはSARS-CoV-2に対して有望な薬物スクリーニング能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 98.8319016075089
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The identification of active binding drugs for target proteins (termed as drug-target interaction prediction) is the key challenge in virtual screening, which plays an essential role in drug discovery. Although recent deep learning-based approaches achieved better performance than molecular docking, existing models often neglect certain aspects of the intermolecular information, hindering the performance of prediction. We recognize this problem and propose a novel approach named Intermolecular Graph Transformer (IGT) that employs a dedicated attention mechanism to model intermolecular information with a three-way Transformer-based architecture. IGT outperforms state-of-the-art approaches by 9.1% and 20.5% over the second best for binding activity and binding pose prediction respectively, and shows superior generalization ability to unseen receptor proteins. Furthermore, IGT exhibits promising drug screening ability against SARS-CoV-2 by identifying 83.1% active drugs that have been validated by wet-lab experiments with near-native predicted binding poses.
• Abstract（参考訳）: 標的タンパク質に対する活性結合薬の同定(薬物-標的相互作用予測)は、仮想スクリーニングにおいて重要な課題であり、薬物発見において重要な役割を果たす。 近年のディープラーニングに基づくアプローチは分子ドッキングよりも優れた性能を達成しているが、既存のモデルは分子間情報の特定の側面を無視し、予測性能を妨げていることが多い。 我々はこの問題を認識し,三方向トランスフォーマーアーキテクチャを用いて分子間情報をモデル化するための専用アテンション機構を用いたIntermolecular Graph Transformer (IGT) という新しいアプローチを提案する。 IGTは、それぞれ結合活性と結合ポーズ予測において第2のベストを9.1%、第20.5%で上回り、受容体タンパク質の発見に優れた一般化能力を示す。 さらにigtは、ほぼネイティブな結合状態が予測されたウェットラブ実験によって検証された83.1%の活性薬物を同定することにより、sars-cov-2に対する有望な薬剤スクリーニング能力を示す。

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