Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multi-view deep learning based molecule design and structural optimization accelerates the SARS-CoV-2 inhibitor discovery

論文の概要: Multi-view deep learning based molecule design and structural optimization accelerates the SARS-CoV-2 inhibitor discovery

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01575v1
Date: Sat, 3 Dec 2022 08:21:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-06 18:52:47.185421
Title: Multi-view deep learning based molecule design and structural optimization accelerates the SARS-CoV-2 inhibitor discovery
Title（参考訳）: 多視点深層学習に基づく分子設計と構造最適化はSARS-CoV-2インヒビター発見を加速する
Authors: Chao Pang, Yu Wang, Yi Jiang, Ruheng Wang, Ran Su, and Leyi Wei
Abstract要約: 分子生成, 構造最適化, およびSARS-CoV-2インヒビターディスコリピーのためのMulti-viEw Deep生成モデルであるMEDICOを提案する。評価実験の結果,MEDICOは, 有効, 特異, 新規な分子を生成する上で, 最先端の手法を著しく上回っていることがわかった。 SARS-CoV-2主プロテアーゼ(Mpro)の標的分子生成に関するケーススタディでは、分子ドッキングをケミカルプライオリとしてモデルに組み込むことで、Mproにドラッグライクな性質を持つ新しい小さな分子を生成できることが示され、コビッドのデノボ設計が加速される可能性が示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.974317147338303
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this work, we propose MEDICO, a Multi-viEw Deep generative model for molecule generation, structural optimization, and the SARS-CoV-2 Inhibitor disCOvery. To the best of our knowledge, MEDICO is the first-of-this-kind graph generative model that can generate molecular graphs similar to the structure of targeted molecules, with a multi-view representation learning framework to sufficiently and adaptively learn comprehensive structural semantics from targeted molecular topology and geometry. We show that our MEDICO significantly outperforms the state-of-the-art methods in generating valid, unique, and novel molecules under benchmarking comparisons. In particular, we showcase the multi-view deep learning model enables us to generate not only the molecules structurally similar to the targeted molecules but also the molecules with desired chemical properties, demonstrating the strong capability of our model in exploring the chemical space deeply. Moreover, case study results on targeted molecule generation for the SARS-CoV-2 main protease (Mpro) show that by integrating molecule docking into our model as chemical priori, we successfully generate new small molecules with desired drug-like properties for the Mpro, potentially accelerating the de novo design of Covid-19 drugs. Further, we apply MEDICO to the structural optimization of three well-known Mpro inhibitors (N3, 11a, and GC376) and achieve ~88% improvement in their binding affinity to Mpro, demonstrating the application value of our model for the development of therapeutics for SARS-CoV-2 infection.
Abstract（参考訳）: 本研究では,分子生成,構造最適化,SARS-CoV-2インヒビターディスコモームのためのMulti-viEw Deep生成モデルであるMEDICOを提案する。私たちの知る限り、MEDICOはターゲット分子の構造に似た分子グラフを生成できる最初のグラフ生成モデルであり、ターゲット分子トポロジーと幾何学から包括的構造意味論を十分にかつ適応的に学習するための多視点表現学習フレームワークである。当科のメディコは,ベンチマーク比較において有効,ユニーク,新規な分子生成において最先端の手法を著しく上回っている。特に,多視点深層学習モデルを用いて,対象分子と構造的に類似する分子だけでなく,所望の化学的特性を持つ分子を生成できることを示した。さらに,SARS-CoV-2主プロテアーゼ(Mpro)の標的分子生成に関するケーススタディでは,分子ドッキングをケミカルプライオリとしてモデルに組み込むことで,Mproに望まれる薬物様特性を持つ新規な小分子を生成できることが示唆された。さらに,3種類のMpro阻害剤(N3,11a,GC376)の構造最適化にMEDICOを適用し,その結合親和性を約88%向上させ,SARS-CoV-2感染治療薬の開発に本モデルの有効性を実証した。

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