Fugu-MT 論文翻訳(概要): Target Specific De Novo Design of Drug Candidate Molecules with Graph Transformer-based Generative Adversarial Networks

論文の概要: Target Specific De Novo Design of Drug Candidate Molecules with Graph Transformer-based Generative Adversarial Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.07868v3
Date: Fri, 17 Feb 2023 17:33:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-20 11:31:07.613739
Title: Target Specific De Novo Design of Drug Candidate Molecules with Graph Transformer-based Generative Adversarial Networks
Title（参考訳）: グラフトランスフォーマを用いた生成逆向ネットワークを用いた薬物候補分子のターゲット特異的 de novo 設計
Authors: Atabey \"Unl\"u, Elif \c{C}evrim, Ahmet Sar{\i}g\"un, Hayriye \c{C}elikbilek, Heval Ata\c{s} G\"uvenilir, Altay Koya\c{s}, Deniz Cansen Kahraman, Abdurrahman Ol\u{g}a\c{c}, Ahmet Rifaio\u{g}lu, Tunca Do\u{g}an
Abstract要約: 本稿では,選択された標的タンパク質と相互作用する薬物候補分子のデノボ設計のための薬物遺伝子を提案する。医薬品は、ChEMBLおよび標的特異的な生物活性分子からの大量の化合物のデータセットを用いて訓練される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Discovering novel drug candidate molecules is one of the most fundamental and critical steps in drug development. Generative deep learning models, which create synthetic data given a probability distribution, have been developed with the purpose of picking completely new samples from a partially known space. Generative models offer high potential for designing de novo molecules; however, in order for them to be useful in real-life drug development pipelines, these models should be able to design target-specific molecules, which is the next step in this field. In this study, we propose DrugGEN, for the de novo design of drug candidate molecules that interact with selected target proteins. The proposed system represents compounds and protein structures as graphs and processes them via serially connected two generative adversarial networks comprising graph transformers. DrugGEN is trained using a large dataset of compounds from ChEMBL and target-specific bioactive molecules, to design effective and specific inhibitory molecules against the AKT1 protein, which has critical importance for developing treatments against various types of cancer. On fundamental benchmarks, DrugGEN models have either competitive or better performance against other methods. To assess the target-specific generation performance, we conducted further in silico analysis with molecular docking and deep learning-based bioactivity prediction. Results indicate that de novo molecules have high potential for interacting with the AKT1 protein structure in the level of its native ligand. DrugGEN can be used to design completely novel and effective target-specific drug candidate molecules for any druggable protein, given target features and a dataset of experimental bioactivities. Code base, datasets, results and trained models of DrugGEN are available at https://github.com/HUBioDataLab/DrugGEN
Abstract（参考訳）: 新規薬物候補分子の発見は、薬物開発における最も基本的で重要なステップの1つである。確率分布を与えられた合成データを生成する生成的深層学習モデルは、部分的に知られている空間から完全に新しいサンプルを選択するために開発された。生成モデルは、デノボ分子を設計するための高い可能性を提供するが、それらが実生活の薬物開発パイプラインで有用になるためには、これらのモデルは、この分野で次のステップであるターゲット特異的分子を設計できるべきである。本研究では,選択された標的タンパク質と相互作用する薬物候補分子のデノボ設計のための薬物遺伝子を提案する。提案システムは, 化合物とタンパク質の構造をグラフとして表現し, グラフ変換器からなる2つの生成逆数ネットワークを直列接続して処理する。医薬品は、ChEMBLと標的特異的な生物活性分子からの大量の化合物のデータセットを用いて訓練され、AKT1タンパク質に対して効果的で特異的な阻害分子を設計する。基本的なベンチマークでは、薬物発生モデルは他の方法と競合するか、より良い性能を持つ。ターゲット特異的な生成性能を評価するため,分子ドッキングと深層学習に基づく生物活性予測を用いてシリコ解析を行った。以上の結果から,de novo分子はakt1タンパク質構造と相互作用する可能性が高いことが示唆された。ドラッグジェンは完全に新規で効果的な標的特異的な薬物候補分子を創薬可能なタンパク質、与えられた標的特徴と実験的な生物活性のデータセットのために設計することができる。 DrugGENのコードベース、データセット、結果、トレーニングされたモデルはhttps://github.com/HUBioDataLab/DrugGENで入手できる。

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