Fugu-MT 論文翻訳(概要): De novo design of protein target specific scaffold-based Inhibitors via Reinforcement Learning

論文の概要: De novo design of protein target specific scaffold-based Inhibitors via Reinforcement Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10473v1
Date: Sat, 21 May 2022 00:47:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-24 19:30:06.979683
Title: De novo design of protein target specific scaffold-based Inhibitors via Reinforcement Learning
Title（参考訳）: 強化学習によるタンパク質標的特異的足場型インヒビターの設計
Authors: Andrew D. McNaughton, Mridula S. Bontha, Carter R. Knutson, Jenna A. Pope, Neeraj Kumar
Abstract要約: 標的タンパク質の分子開発への現在のアプローチは直観駆動であり、反復的な設計-テストサイクルが遅くなるのを妨げている。本稿では3D-MolGNN$_RL$と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。われわれのアプローチは、最適化された活動、有効性、生体物理特性によるリード最適化のための解釈可能な人工知能(AI)ツールとして機能する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.210294479991118
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Efficient design and discovery of target-driven molecules is a critical step in facilitating lead optimization in drug discovery. Current approaches to develop molecules for a target protein are intuition-driven, hampered by slow iterative design-test cycles due to computational challenges in utilizing 3D structural data, and ultimately limited by the expertise of the chemist - leading to bottlenecks in molecular design. In this contribution, we propose a novel framework, called 3D-MolGNN$_{RL}$, coupling reinforcement learning (RL) to a deep generative model based on 3D-Scaffold to generate target candidates specific to a protein building up atom by atom from the starting core scaffold. 3D-MolGNN$_{RL}$ provides an efficient way to optimize key features by multi-objective reward function within a protein pocket using parallel graph neural network models. The agent learns to build molecules in 3D space while optimizing the activity, binding affinity, potency, and synthetic accessibility of the candidates generated for infectious disease protein targets. Our approach can serve as an interpretable artificial intelligence (AI) tool for lead optimization with optimized activity, potency, and biophysical properties.
Abstract（参考訳）: ターゲット駆動分子の効率的な設計と発見は、創薬におけるリード最適化を促進する上で重要なステップである。標的タンパク質の分子開発への現在のアプローチは、直感駆動であり、3次元構造データを利用する際の計算上の課題による反復的設計-テストサイクルの遅さによって妨げられ、最終的には分子設計のボトルネックに結びつく化学の専門知識によって制限される。本稿では3D-MolGNN$_{RL}$と呼ばれる新しいフレームワークを3D-Scaffoldに基づく結合強化学習(RL)モデルに導入し,コアの足場から原子によって構築されたタンパク質に特異的なターゲット候補を生成する。 3D-MolGNN$_{RL}$は、並列グラフニューラルネットワークモデルを用いて、タンパク質ポケット内の多目的報酬関数によって重要な機能を最適化する効率的な方法を提供する。エージェントは、活性を最適化し、親和性、有効性、および感染性疾患タンパク質の標的となる候補の合成的アクセシビリティを保ちながら、3次元空間で分子を構築することを学ぶ。われわれのアプローチは、最適化された活動、有効性、生体物理特性によるリード最適化のための解釈可能な人工知能(AI)ツールとして機能する。

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