論文の概要: PIGNet2: A Versatile Deep Learning-based Protein-Ligand Interaction Prediction Model for Binding Affinity Scoring and Virtual Screening

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01066v2
• Date: Mon, 17 Jul 2023 08:30:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-18 19:55:26.841138
• Title: PIGNet2: A Versatile Deep Learning-based Protein-Ligand Interaction Prediction Model for Binding Affinity Scoring and Virtual Screening
• Title（参考訳）: PIGNet2: 結合親和性検査と仮想スクリーニングのための深層学習に基づくタンパク質-リガンド相互作用予測モデル
• Authors: Seokhyun Moon, Sang-Yeon Hwang, Jaechang Lim, and Woo Youn Kim
• Abstract要約: タンパク質-リガンド相互作用の予測(PLI)は、薬物発見において重要な役割を果たす。 結合親和性を正確に評価し、効率的な仮想スクリーニングを行う汎用モデルの開発は依然として課題である。 本稿では、物理インフォームドグラフニューラルネットワークと組み合わせて、新しいデータ拡張戦略を導入することにより、実現可能なソリューションを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Prediction of protein-ligand interactions (PLI) plays a crucial role in drug discovery as it guides the identification and optimization of molecules that effectively bind to target proteins. Despite remarkable advances in deep learning-based PLI prediction, the development of a versatile model capable of accurately scoring binding affinity and conducting efficient virtual screening remains a challenge. The main obstacle in achieving this lies in the scarcity of experimental structure-affinity data, which limits the generalization ability of existing models. Here, we propose a viable solution to address this challenge by introducing a novel data augmentation strategy combined with a physics-informed graph neural network. The model showed significant improvements in both scoring and screening, outperforming task-specific deep learning models in various tests including derivative benchmarks, and notably achieving results comparable to the state-of-the-art performance based on distance likelihood learning. This demonstrates the potential of this approach to drug discovery.
• Abstract（参考訳）: タンパク質-リガンド相互作用の予測(PLI)は、標的タンパク質に効果的に結合する分子の同定と最適化を導くため、薬物発見において重要な役割を果たす。 深層学習に基づくPLI予測の顕著な進歩にもかかわらず、結合親和性を正確に評価し、効率的な仮想スクリーニングを行う汎用モデルの開発は依然として課題である。 これを実現する上での大きな障害は、既存のモデルの一般化能力を制限する実験的な構造親和性データの不足にある。 本稿では,新しいデータ拡張戦略とグラフニューラルネットワークを組み合わせることで,この課題に対処するための有効な解決策を提案する。 このモデルは、スコアとスクリーニングの両方において大きな改善を示し、デリバティブベンチマークを含む様々なテストでタスク固有のディープラーニングモデルよりもパフォーマンスが向上し、特に、遠距離確率学習に基づく最先端のパフォーマンスに匹敵する結果を達成した。 これは薬物発見へのこのアプローチの可能性を示している。

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