論文の概要: 3D pride without 2D prejudice: Bias-controlled multi-level generative models for structure-based ligand design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.10663v1
• Date: Fri, 22 Apr 2022 12:23:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-25 13:23:54.996556
• Title: 3D pride without 2D prejudice: Bias-controlled multi-level generative models for structure-based ligand design
• Title（参考訳）: 2次元偏見のない3次元プライド:構造ベースリガンド設計のためのバイアス制御多レベル生成モデル
• Authors: Lucian Chan, Rajendra Kumar, Marcel Verdonk and Carl Poelking
• Abstract要約: データスパーシリティとバイアスは、3D認識モデルの開発における2つの主要な障害である。 バイアス制御とデータ効率を改善するために,マルチレベルコントラスト学習に基づくファーストインキンドトレーニングプロトコルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.978587235008588
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative models for structure-based molecular design hold significant promise for drug discovery, with the potential to speed up the hit-to-lead development cycle, while improving the quality of drug candidates and reducing costs. Data sparsity and bias are, however, two main roadblocks to the development of 3D-aware models. Here we propose a first-in-kind training protocol based on multi-level contrastive learning for improved bias control and data efficiency. The framework leverages the large data resources available for 2D generative modelling with datasets of ligand-protein complexes. The result are hierarchical generative models that are topologically unbiased, explainable and customizable. We show how, by deconvolving the generative posterior into chemical, topological and structural context factors, we not only avoid common pitfalls in the design and evaluation of generative models, but furthermore gain detailed insight into the generative process itself. This improved transparency significantly aids method development, besides allowing fine-grained control over novelty vs familiarity.
• Abstract（参考訳）: 構造に基づく分子設計の生成モデルは、ヒット・トゥ・リードの開発サイクルをスピードアップさせ、薬剤候補の品質を改善し、コストを削減できる可能性と共に、創薬において大きな可能性を秘めている。 しかし、データ空間とバイアスは、3D認識モデルの開発において2つの主要な障害となる。 本稿では、バイアス制御とデータ効率を改善するために、マルチレベルコントラスト学習に基づくファーストインキンドトレーニングプロトコルを提案する。 このフレームワークは、リガンド-タンパク質複合体のデータセットによる2次元生成モデリングで利用可能な巨大なデータ資源を活用する。 結果は、トポロジカルに偏りがなく、説明可能でカスタマイズ可能な階層的生成モデルである。 本研究では, 生成過程を化学, トポロジカル, 構造的文脈因子に分解することにより, 生成モデルの設計と評価における共通の落とし穴を回避できるだけでなく, 生成過程自体の詳細な洞察を得る方法を示す。 この透明性の向上はメソッド開発を著しく助け、新しさと親密性に対するきめ細かい制御を可能にする。

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