論文の概要: Equivariant 3D-Conditional Diffusion Models for Molecular Linker Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05274v1
• Date: Tue, 11 Oct 2022 09:13:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-12 17:41:49.124258
• Title: Equivariant 3D-Conditional Diffusion Models for Molecular Linker Design
• Title（参考訳）: 分子リンカー設計のための等変3次元拡散モデル
• Authors: Ilia Igashov, Hannes St\"ark, Cl\'ement Vignac, Victor Garcia Satorras, Pascal Frossard, Max Welling, Michael Bronstein, Bruno Correia
• Abstract要約: 分子リンカ設計のためのE(3)等価な3次元拡散モデルDiffLinkerを提案する。 我々のモデルは、欠落した原子を中間に配置し、初期フラグメントを全て組み込んだ分子を設計する。 DiffLinkerは、より多種多様な合成可能な分子を生成する標準データセット上で、他の手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.23006955069229
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Fragment-based drug discovery has been an effective paradigm in early-stage drug development. An open challenge in this area is designing linkers between disconnected molecular fragments of interest to obtain chemically-relevant candidate drug molecules. In this work, we propose DiffLinker, an E(3)-equivariant 3D-conditional diffusion model for molecular linker design. Given a set of disconnected fragments, our model places missing atoms in between and designs a molecule incorporating all the initial fragments. Unlike previous approaches that are only able to connect pairs of molecular fragments, our method can link an arbitrary number of fragments. Additionally, the model automatically determines the number of atoms in the linker and its attachment points to the input fragments. We demonstrate that DiffLinker outperforms other methods on the standard datasets generating more diverse and synthetically-accessible molecules. Besides, we experimentally test our method in real-world applications, showing that it can successfully generate valid linkers conditioned on target protein pockets.
• Abstract（参考訳）: フラグメントに基づく薬物発見は、初期段階の薬物開発において有効なパラダイムである。 この領域におけるオープンな課題は、化学的に関連のある薬物分子を得るために、分離された分子断片間のリンカーを設計することである。 本研究では分子リンカー設計のためのe(3)同変3d条件拡散モデルdifflinkerを提案する。 切り離された断片のセットが与えられると、このモデルでは原子が欠落しており、初期フラグメントをすべて組み込んだ分子を設計します。 分子フラグメントのペアのみを接続できる従来のアプローチとは異なり、我々の手法は任意の数のフラグメントをリンクすることができる。 さらに、モデルはリンカ内の原子の数を自動的に決定し、そのアタッチメントは入力フラグメントに向けられる。 difflinkerは、より多様で合成可能な分子を生成する標準データセットの他の方法よりも優れていることを実証する。 また,本手法を実世界のアプリケーションで実験的にテストし,ターゲットタンパク質ポケット上で有効なリンカを効果的に生成できることを示した。

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