論文の概要: DiffBP: Generative Diffusion of 3D Molecules for Target Protein Binding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11214v4
• Date: Sun, 14 Jul 2024 06:41:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 05:38:07.583238
• Title: DiffBP: Generative Diffusion of 3D Molecules for Target Protein Binding
• Title（参考訳）: DiffBP:ターゲットタンパク質結合のための3次元分子の生成拡散
• Authors: Haitao Lin, Yufei Huang, Odin Zhang, Siqi Ma, Meng Liu, Xuanjing Li, Lirong Wu, Jishui Wang, Tingjun Hou, Stan Z. Li,
• Abstract要約: 従来の研究は通常、原子の要素タイプと3次元座標を1つずつ生成する自己回帰的な方法で原子を生成する。 現実世界の分子系では、分子全体の原子間の相互作用が大域的であり、原子間のエネルギー関数が結合する。 本研究では、標的タンパク質に基づく分子3次元構造の生成拡散モデルを構築し、非自己回帰的に全原子レベルで構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.970607704953096
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generating molecules that bind to specific proteins is an important but challenging task in drug discovery. Previous works usually generate atoms in an auto-regressive way, where element types and 3D coordinates of atoms are generated one by one. However, in real-world molecular systems, the interactions among atoms in an entire molecule are global, leading to the energy function pair-coupled among atoms. With such energy-based consideration, the modeling of probability should be based on joint distributions, rather than sequentially conditional ones. Thus, the unnatural sequentially auto-regressive modeling of molecule generation is likely to violate the physical rules, thus resulting in poor properties of the generated molecules. In this work, a generative diffusion model for molecular 3D structures based on target proteins as contextual constraints is established, at a full-atom level in a non-autoregressive way. Given a designated 3D protein binding site, our model learns the generative process that denoises both element types and 3D coordinates of an entire molecule, with an equivariant network. Experimentally, the proposed method shows competitive performance compared with prevailing works in terms of high affinity with proteins and appropriate molecule sizes as well as other drug properties such as drug-likeness of the generated molecules.
• Abstract（参考訳）: 特定のタンパク質に結合する分子の生成は、薬物発見において重要であるが難しい課題である。 従来の研究は通常、原子の要素タイプと3次元座標を1つずつ生成する自己回帰的な方法で原子を生成する。 しかし、現実世界の分子系では、分子全体の原子間の相互作用が大域的であり、原子間のエネルギー関数が結合する。 このようなエネルギーに基づく考察では、確率のモデリングは逐次条件付きではなく、共同分布に基づいて行うべきである。 したがって、分子生成の不自然な逐次自己回帰モデリングは、物理規則に反する可能性があり、結果として生成された分子の質が低下する。 本研究では, 標的タンパク質を標的タンパク質とする分子3次元構造の生成拡散モデルを構築し, 非自己回帰的に全原子レベルで解析する。 指定された3Dタンパク質結合部位を与えられたモデルでは、分子全体の要素タイプと3D座標の両方を同変ネットワークで認知する生成過程を学習する。 提案手法は, タンパク質との高親和性, 適切な分子サイズ, 生成分子の薬物類似性などの薬物特性などの観点から比較して, 競合性能を示す。

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