論文の概要: Protein Design with Guided Discrete Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.20009v2
• Date: Tue, 12 Dec 2023 05:09:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 20:18:30.244037
• Title: Protein Design with Guided Discrete Diffusion
• Title（参考訳）: 離散拡散誘導によるタンパク質設計
• Authors: Nate Gruver, Samuel Stanton, Nathan C. Frey, Tim G. J. Rudner, Isidro Hotzel, Julien Lafrance-Vanasse, Arvind Rajpal, Kyunghyun Cho, and Andrew Gordon Wilson
• Abstract要約: タンパク質設計における一般的なアプローチは、生成モデルと条件付きサンプリングのための識別モデルを組み合わせることである。 離散拡散モデルのためのガイダンス手法であるdiffusioN Optimized Smpling (NOS)を提案する。 NOSは、構造に基づく手法の重要な制限を回避し、シーケンス空間で直接設計を行うことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.06148688398677
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A popular approach to protein design is to combine a generative model with a discriminative model for conditional sampling. The generative model samples plausible sequences while the discriminative model guides a search for sequences with high fitness. Given its broad success in conditional sampling, classifier-guided diffusion modeling is a promising foundation for protein design, leading many to develop guided diffusion models for structure with inverse folding to recover sequences. In this work, we propose diffusioN Optimized Sampling (NOS), a guidance method for discrete diffusion models that follows gradients in the hidden states of the denoising network. NOS makes it possible to perform design directly in sequence space, circumventing significant limitations of structure-based methods, including scarce data and challenging inverse design. Moreover, we use NOS to generalize LaMBO, a Bayesian optimization procedure for sequence design that facilitates multiple objectives and edit-based constraints. The resulting method, LaMBO-2, enables discrete diffusions and stronger performance with limited edits through a novel application of saliency maps. We apply LaMBO-2 to a real-world protein design task, optimizing antibodies for higher expression yield and binding affinity to several therapeutic targets under locality and developability constraints, attaining a 99% expression rate and 40% binding rate in exploratory in vitro experiments.
• Abstract（参考訳）: タンパク質設計における一般的なアプローチは、生成モデルと条件付きサンプリングのための識別モデルを組み合わせることである。 生成モデルは可塑性配列をサンプリングし、識別モデルは高い適合度を有する配列を探索する。 条件付きサンプリングにおいて広範囲に成功しているため、分類器誘導拡散モデリングはタンパク質設計の有望な基礎となり、逆折り畳み構造のためのガイド付き拡散モデルを開発した。 本研究では,離散拡散モデルの誘導手法であるdiffusioN Optimized Smpling (NOS)を提案する。 nosはシーケンス空間で直接設計を行うことを可能にし、少ないデータや挑戦的な逆設計を含む構造ベースの方法の重大な制限を回避する。 さらに,複数の目的や編集に基づく制約を緩和するシーケンス設計のためのベイズ最適化手法であるLaMBOをNOSで一般化する。 得られた方法であるLaMBO-2は、サリエンシマップの新たな応用を通じて、離散拡散と限定的な編集によるパフォーマンスの向上を可能にする。 我々はLaMBO-2を実世界のタンパク質設計タスクに適用し、局所性および開発可能性制約下でのいくつかの治療対象に対する高発現収率および結合親和性の抗体を最適化し、実験室での試験で99%の発現率と40%の結合率を達成する。

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