論文の概要: Generation of 3D Molecules in Pockets via Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10133v3
• Date: Mon, 11 Dec 2023 08:29:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-12-13 02:45:33.011001
• Title: Generation of 3D Molecules in Pockets via Language Model
• Title（参考訳）: 言語モデルによるポケット内3d分子の生成
• Abstract要約: 逐次線記法(SMILES)やグラフ表現に基づく分子の生成モデルは、構造に基づく薬物設計の分野への関心が高まっている。 本稿では,言語モデルと幾何学的深層学習技術を組み合わせたポケットベースの3次元分子生成手法であるLingo3DMolを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative models for molecules based on sequential line notation (e.g. SMILES) or graph representation have attracted an increasing interest in the field of structure-based drug design, but they struggle to capture important 3D spatial interactions and often produce undesirable molecular structures. To address these challenges, we introduce Lingo3DMol, a pocket-based 3D molecule generation method that combines language models and geometric deep learning technology. A new molecular representation, fragment-based SMILES with local and global coordinates, was developed to assist the model in learning molecular topologies and atomic spatial positions. Additionally, we trained a separate noncovalent interaction predictor to provide essential binding pattern information for the generative model. Lingo3DMol can efficiently traverse drug-like chemical spaces, preventing the formation of unusual structures. The Directory of Useful Decoys-Enhanced (DUD-E) dataset was used for evaluation. Lingo3DMol outperformed state-of-the-art methods in terms of drug-likeness, synthetic accessibility, pocket binding mode, and molecule generation speed.
• Abstract（参考訳）: 逐次線記法(SMILES)やグラフ表現に基づく分子の生成モデルは、構造に基づく薬物設計の分野への関心が高まりつつあるが、重要な3次元空間相互作用を捉え、しばしば望ましくない分子構造を生成するのに苦労している。 これらの課題に対処するために,言語モデルと幾何学的深層学習技術を組み合わせたポケットベースの3次元分子生成手法であるLingo3DMolを紹介する。 分子トポロジと原子空間位置の学習を支援するために, 局所座標と大域座標を用いた新しい分子表現, フラグメントベースSMILESを開発した。 さらに、生成モデルに不可欠な結合パターン情報を提供するために、別々の非共有相互作用予測器を訓練した。 リンゴ3DMolは薬物のような化学空間を効率的に横切ることができ、異常な構造の形成を防いでいる。 有用なdecoys-enhanced(dud-e)データセットのディレクトリが評価に使用された。 lingo3dmolは薬物の類似性、合成アクセシビリティ、ポケット結合モード、分子生成速度において最先端の手法を上回っている。

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