論文の概要: Transferable Graph Neural Fingerprint Models for Quick Response to Future Bio-Threats

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01921v3
• Date: Fri, 15 Sep 2023 00:53:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-18 11:36:55.486038
• Title: Transferable Graph Neural Fingerprint Models for Quick Response to Future Bio-Threats
• Title（参考訳）: 移植可能なグラフニューラルフィンガープリントモデルによる次世代バイオサートへのクイックレスポンス
• Authors: Wei Chen, Yihui Ren, Ai Kagawa, Matthew R. Carbone, Samuel Yen-Chi Chen, Xiaohui Qu, Shinjae Yoo, Austin Clyde, Arvind Ramanathan, Rick L. Stevens, Hubertus J. J. van Dam, Deyu Lu
• Abstract要約: グラフニューラルフィンガーは高いスループットで分子ドッキングサロゲートを開発するための有望な方法である。 新型コロナウイルス(COVID-19)の薬物ドッキングデータセットを構築し、約30万の薬物候補を23のウイルスタンパク質標的に配置しました。 我々は、高スループットの仮想COVID-19薬物スクリーニングのためのグラフニューラルフィンガードッキングモデルを訓練した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.635315694591203
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fast screening of drug molecules based on the ligand binding affinity is an important step in the drug discovery pipeline. Graph neural fingerprint is a promising method for developing molecular docking surrogates with high throughput and great fidelity. In this study, we built a COVID-19 drug docking dataset of about 300,000 drug candidates on 23 coronavirus protein targets. With this dataset, we trained graph neural fingerprint docking models for high-throughput virtual COVID-19 drug screening. The graph neural fingerprint models yield high prediction accuracy on docking scores with the mean squared error lower than $0.21$ kcal/mol for most of the docking targets, showing significant improvement over conventional circular fingerprint methods. To make the neural fingerprints transferable for unknown targets, we also propose a transferable graph neural fingerprint method trained on multiple targets. With comparable accuracy to target-specific graph neural fingerprint models, the transferable model exhibits superb training and data efficiency. We highlight that the impact of this study extends beyond COVID-19 dataset, as our approach for fast virtual ligand screening can be easily adapted and integrated into a general machine learning-accelerated pipeline to battle future bio-threats.
• Abstract（参考訳）: リガンド結合親和性に基づく薬物分子の高速スクリーニングは、創薬パイプラインにおいて重要なステップである。 グラフニューラルフィンガープリントは高いスループットと高い忠実度を持つ分子ドッキングサロゲートの開発に有望な方法である。 本研究では、23種類のタンパク質を標的とした約30万種類の薬物候補のドッキングデータセットを構築した。 このデータセットを用いて、高スループットの仮想COVID-19薬物スクリーニングのためのグラフニューラルフィンガードッキングモデルを訓練した。 グラフニューラルフィンガープリントモデルは、ドッキング対象のほとんどにおいて平均2乗誤差が0.21$ kcal/mol未満のドッキングスコアにおいて高い予測精度を示し、従来の円形指紋法よりも大幅に改善した。 未知のターゲットに対して神経指紋を転送可能にするために,複数のターゲットに対してトレーニングしたグラフ神経指紋法を提案する。 ターゲット固有のグラフニューラルフィンガープリントモデルと同等の精度で、転送可能なモデルは、スーパーブトレーニングとデータ効率を示す。 今回の研究は、新型コロナウイルス(covid-19)データセット以外にも影響が及んでいることを強調する。高速仮想リガンドスクリーニングのアプローチは、将来的なバイオ脅威と戦うために、一般的な機械学習アクセラレーションパイプラインに容易に適応し、統合することが可能です。

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