論文の概要: DiffDock: Diffusion Steps, Twists, and Turns for Molecular Docking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01776v1
• Date: Tue, 4 Oct 2022 17:38:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 15:52:15.388426
• Title: DiffDock: Diffusion Steps, Twists, and Turns for Molecular Docking
• Title（参考訳）: DiffDock:分子ドッキングのための拡散ステップ、ツイスト、ターン
• Authors: Gabriele Corso, Hannes St\"ark, Bowen Jing, Regina Barzilay, Tommi Jaakkola
• Abstract要約: タンパク質への小さな分子リガンドの結合構造を予測することは、薬物設計にとって重要である。 近年, ドッキングを回帰問題として扱う深層学習法は, 従来の検索手法に比べて実行時間が少なくなっている。 我々は、分子ドッキングを生成的モデリング問題とし、非ユークリッド多様体上のリガンドポーズの拡散生成モデルであるDiffDockを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.225704750892795
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predicting the binding structure of a small molecule ligand to a protein -- a task known as molecular docking -- is critical to drug design. Recent deep learning methods that treat docking as a regression problem have decreased runtime compared to traditional search-based methods but have yet to offer substantial improvements in accuracy. We instead frame molecular docking as a generative modeling problem and develop DiffDock, a diffusion generative model over the non-Euclidean manifold of ligand poses. To do so, we map this manifold to the product space of the degrees of freedom (translational, rotational, and torsional) involved in docking and develop an efficient diffusion process on this space. Empirically, DiffDock obtains a 38% top-1 success rate (RMSD<2A) on PDBBind, significantly outperforming the previous state-of-the-art of traditional docking (23%) and deep learning (20%) methods. Moreover, DiffDock has fast inference times and provides confidence estimates with high selective accuracy.
• Abstract（参考訳）: タンパク質への小さな分子リガンド(分子ドッキングとして知られる)の結合構造を予測することは、薬物設計にとって重要である。 近年, ドッキングを回帰問題として扱う深層学習法は, 従来の検索手法に比べて実行時間が少なくなっているが, 精度は大幅に向上していない。 代わりに分子ドッキングを生成的モデリング問題としてフレーム化し、リガンドの非ユークリッド多様体上の拡散生成モデルdiffdockを開発した。 そのため、この多様体を、ドッキングに関連する自由度(推移的、回転的、ねじれ的)の積空間に写像し、この空間上の効率的な拡散過程を開発する。 実証的には、DiffDockはPDBBind上で38%のトップ-1成功率(RMSD<2A)を取得し、従来のドッキング(23%)とディープラーニング(20%)の手法を著しく上回っている。 さらにdiffdockは高速な推論時間を持ち、高い選択精度で信頼度を見積もる。

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