論文の概要: PharmacoNet: Accelerating Structure-based Virtual Screening by Pharmacophore Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00681v1
• Date: Sun, 1 Oct 2023 14:13:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 02:39:08.702652
• Title: PharmacoNet: Accelerating Structure-based Virtual Screening by Pharmacophore Modeling
• Title（参考訳）: PharmacoNet: ファーマフォアモデリングによる構造ベース仮想スクリーニングの高速化
• Authors: Seonghwan Seo and Woo Youn Kim
• Abstract要約: 本稿では,結合部位からの安定な結合を行うための3次元薬局配置を最適に識別するディープラーニングフレームワークを提案する。 粗いグラフマッチングにより,既存の手法の高コストなバインドポーズサンプリングとスコアリング手順を1ステップで解決する。 我々はPharmacoNetが厳格な事前スクリーニング閾値の下でも効果的にヒット候補を維持できるという有望な結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As the size of accessible compound libraries expands to over 10 billion, the need for more efficient structure-based virtual screening methods is emerging. Different pre-screening methods have been developed to rapidly screen the library while retaining the hit candidates, but the structure-based methods applicable to general proteins are still lacking: the challenge is to predict the binding pose between proteins and ligands and perform scoring in an extremely short time. We introduce PharmacoNet, a deep learning framework that identifies optimal 3D pharmacophore arrangements which a ligand should have for stable binding from binding sites. By coarse-grained graph matching between ligands and generated pharmacophore arrangements, we solve the expensive binding pose sampling and scoring procedures of existing methods in a single step. PharmacoNet is significantly faster than state-of-the-art structure-based approaches, yet reasonably accurate even with a simple scoring function. Furthermore, we show the promising result that PharmacoNet effectively retains hit candidates even under the rigorous pre-screening threshold. Overall, our study uncovers the hitherto untapped potential of a pharmacophore modeling approach in deep learning-based drug discovery.
• Abstract（参考訳）: アクセス可能な複合ライブラリのサイズが100億を超えるにつれて、より効率的な構造ベースの仮想スクリーニング方法の必要性が高まっている。 ヒット候補を維持しながら、ライブラリを迅速にスクリーニングする様々な事前スクリーニング方法が開発されているが、一般的なタンパク質に適用可能な構造に基づく手法はいまだに欠けており、タンパク質とリガンドの結合のポーズを予測し、極めて短時間でスコアを付けることが課題である。 PharmacoNetは、リガンドが結合部位からの安定した結合のために持つべき最適な3次元薬局配置を識別するディープラーニングフレームワークである。 リガンドと生成する薬理泳動配列間の粗いグラフマッチングにより、既存の方法の高価な結合ポーズサンプリングとスコアリング手順を1ステップで解決する。 PharmacoNetは最先端の構造に基づくアプローチよりもはるかに高速だが、単純なスコアリング機能でも合理的に正確である。 さらに,PharmacoNetは,厳密な事前スクリーニングしきい値の下でも,ヒット候補を効果的に保持することを示す。 本研究は総合的に,深層学習に基づく薬物発見における薬局モデリングアプローチの可能性を明らかにする。

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