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/2302.07868v6
Date: Fri, 26 Jul 2024 11:59:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-29 18:51:23.447038
Title: Target Specific De Novo Design of Drug Candidate Molecules with Graph Transformer-based Generative Adversarial Networks
Title（参考訳）: グラフ変換器を用いた生成逆数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デノボ設計
Authors: Atabey Ünlü, Elif Çevrim, Ahmet Sarıgün, Melih Gökay Yiğit, Hayriye Çelikbilek, Osman Bayram, Heval Ataş Güvenilir, Altay Koyaş, Deniz Cansen Kahraman, Abdurrahman Olğaç, Ahmet Rifaioğlu, Erden Banoğlu, Tunca Doğan,
Abstract要約: 薬物候補分子のデノボ設計のためのエンド・ツー・エンド生成システムであるDr.GENを提案する。このシステムは、薬物のような化合物と標的特異的な生物活性分子の大規模なデータセットを用いて訓練される。オープンアクセスされた薬物遺伝子を用いて、他の薬剤性タンパク質のモデルを容易に訓練することができる。
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, offer a high potential for designing de novo molecules. However, for them to be useful in real-life drug development pipelines, these models should be able to design drug-like and target-centric molecules. In this study, we propose an end-to-end generative system, DrugGEN, for the de novo design of drug candidate molecules that interact with intended target proteins. The proposed method represents molecules as graphs and processes them via a generative adversarial network comprising graph transformer layers. The system is trained using a large dataset of drug-like compounds and target-specific bioactive molecules to design effective inhibitory molecules against the AKT1 protein, which is critically important in developing treatments for various types of cancer. We conducted molecular docking and dynamics to assess the target-centric generation performance of the model, as well as attention score visualisation to examine model interpretability. Results indicate that our de novo molecules have a high potential for interacting with the AKT1 protein at the level of its native ligands. Using the open-access DrugGEN codebase, it is possible to easily train models for other druggable proteins, given a dataset of experimentally known bioactive molecules.
Abstract（参考訳）: 新規な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ディープラーニングモデルは、デノボ分子を設計するための高い可能性を提供する。しかし、現実の医薬品開発パイプラインで有用であるためには、これらのモデルが薬物様で標的中心の分子を設計できる必要がある。本研究では,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,エンド・ツー・エンドな生成システムであるDragonGENを提案する。提案手法は, 分子をグラフとして表現し, グラフトランスフォーマー層からなる生成逆ネットワークを介して処理する。このシステムは、薬物様化合物の大規模なデータセットと標的特異的な生物活性分子を用いて訓練され、様々な種類のがんの治療の開発において重要なAKT1タンパク質に対する効果的な阻害分子を設計する。そこで本研究では,分子ドッキングとダイナミックスを用いて,モデルにおける目標中心生成性能の評価を行い,注意点の可視化を行い,モデルの解釈可能性について検討した。以上の結果から,我々のデノボ分子はAKT1タンパク質と相互作用する可能性が高いことが示唆された。オープンアクセスの薬原コードベースを使用することで、実験で知られている生物活性分子のデータセットから、他の薬剤性タンパク質のモデルを容易に訓練することができる。

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