論文の概要: Machine-learned molecular mechanics force field for the simulation of
protein-ligand systems and beyond
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07085v4
- Date: Fri, 8 Dec 2023 23:11:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-13 02:10:08.827847
- Title: Machine-learned molecular mechanics force field for the simulation of
protein-ligand systems and beyond
- Title（参考訳）: タンパク質リガンド系のシミュレーションのための機械学習分子力学力場
- Authors: Kenichiro Takaba, Iv\'an Pulido, Pavan Kumar Behara, Chapin E.
Cavender, Anika J. Friedman, Michael M. Henry, Hugo MacDermott Opeskin,
Christopher R. Iacovella, Arnav M. Nagle, Alexander Matthew Payne, Michael R.
Shirts, David L. Mobley, John D. Chodera, Yuanqing Wang
- Abstract要約: 生体分子シミュレーションとコンピュータ支援薬物設計には, 信頼性および分子力学(MM)力場の開発が不可欠である。
本稿では、一般化された機械学習型MM力場、ttexttespaloma-0.3、およびグラフニューラルネットワークを用いたエンドツーエンドの微分可能なフレームワークを紹介する。
力場は、小さな分子、ペプチド、核酸を含む薬物発見に非常に関係した化学ドメインの量子化学エネルギー特性を再現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.54862439531144
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The development of reliable and extensible molecular mechanics (MM) force
fields -- fast, empirical models characterizing the potential energy surface of
molecular systems -- is indispensable for biomolecular simulation and
computer-aided drug design. Here, we introduce a generalized and extensible
machine-learned MM force field, \texttt{espaloma-0.3}, and an end-to-end
differentiable framework using graph neural networks to overcome the
limitations of traditional rule-based methods. Trained in a single GPU-day to
fit a large and diverse quantum chemical dataset of over 1.1M energy and force
calculations, \texttt{espaloma-0.3} reproduces quantum chemical energetic
properties of chemical domains highly relevant to drug discovery, including
small molecules, peptides, and nucleic acids. Moreover, this force field
maintains the quantum chemical energy-minimized geometries of small molecules
and preserves the condensed phase properties of peptides, self-consistently
parametrizing proteins and ligands to produce stable simulations leading to
highly accurate predictions of binding free energies. This methodology
demonstrates significant promise as a path forward for systematically building
more accurate force fields that are easily extensible to new chemical domains
of interest.
- Abstract（参考訳）: 信頼性と拡張性を持つ分子力学(MM)力場 -- 分子系のポテンシャルエネルギー表面を特徴付ける高速で経験的なモデル -- の開発は、生体分子シミュレーションとコンピュータ支援薬物設計に不可欠である。
本稿では,一般化・拡張可能な機械駆動mm力場である \texttt{espaloma-0.3} と,グラフニューラルネットワークを用いたエンドツーエンドの微分可能フレームワークを導入し,従来のルールベース手法の限界を克服する。
1日で1.1M以上のエネルギーと力の計算の多様で多様な量子化学データセットに適合するように訓練された \texttt{espaloma-0.3} は、小さな分子、ペプチド、核酸を含む薬物発見に非常に関係のある化学領域の量子化学エネルギー特性を再現する。
さらに、この力場は、小さな分子の量子化学エネルギー最小のジオメトリを維持し、ペプチド、自己整合的にパラメトリズされたタンパク質およびリガンドの凝縮相特性を保存し、安定したシミュレーションを生成し、より正確な結合自由エネルギーの予測に繋がる。
この方法論は、新しい化学領域に容易に拡張可能なより正確な力場を体系的に構築するための道筋として大きな期待を示す。
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