論文の概要: Structure-based Drug Design with Equivariant Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13695v2
• Date: Fri, 30 Jun 2023 09:55:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-03 15:39:07.051826
• Title: Structure-based Drug Design with Equivariant Diffusion Models
• Title（参考訳）: 等価拡散モデルを用いた構造に基づく薬物設計
• Authors: Arne Schneuing, Yuanqi Du, Charles Harris, Arian Jamasb, Ilia Igashov, Weitao Du, Tom Blundell, Pietro Li\'o, Carla Gomes, Max Welling, Michael Bronstein, Bruno Correia
• Abstract要約: DiffSBDDを構造ベースドラッグデザインのための3次元条件生成問題として定式化する。 サイリコ実験の包括的理解は、競争力のあるドッキングを伴う新規で多様な薬物様のドッキングを生成する上で、DiffSBDDの有効性と有効性を示す。 さらに,薬品デザインキャンペーンにおける幅広いタスクに対する拡散フレームワークの柔軟性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.12251246600906
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Structure-based drug design (SBDD) aims to design small-molecule ligands that bind with high affinity and specificity to pre-determined protein targets. In this paper, we formulate SBDD as a 3D-conditional generation problem and present DiffSBDD, an SE(3)-equivariant 3D-conditional diffusion model that generates novel ligands conditioned on protein pockets. Comprehensive in silico experiments demonstrate the efficiency and effectiveness of DiffSBDD in generating novel and diverse drug-like ligands with competitive docking scores. We further explore the flexibility of the diffusion framework for a broader range of tasks in drug design campaigns, such as off-the-shelf property optimization and partial molecular design with inpainting.
• Abstract（参考訳）: SBDD(Structure-based drug design)は、タンパク質標的に高親和性と特異性に結合する小分子リガンドを設計することを目的としている。 本稿では,SBDDを3次元条件生成問題として定式化し,タンパク質ポケット上に条件付きリガンドを生成するSE(3)等価な3次元条件拡散モデルDiffSBDDを提案する。 包括的なシリコ実験では、競合するドッキングスコアを持つ新規で多様な薬物様リガンドの生成におけるdiffsbddの効率性と有効性が示される。 さらに,本研究は,市販品の特性最適化やインパインティングによる部分的分子設計など,薬物設計キャンペーンにおける幅広いタスクに対する拡散フレームワークの柔軟性について検討する。

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