論文の概要: PharmacoNet: Accelerating Large-Scale Virtual Screening by Deep Pharmacophore Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00681v2
• Date: Wed, 4 Oct 2023 07:29:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 10:29:50.411519
• Title: PharmacoNet: Accelerating Large-Scale Virtual Screening by Deep Pharmacophore Modeling
• Title（参考訳）: PharmacoNet:Deep Pharmacophore Modelingによる大規模仮想スクリーニングの高速化
• Authors: Seonghwan Seo and Woo Youn Kim
• Abstract要約: PharmacoNetは、最適な3D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。 PharmacoNetは, スクリーニング前ろ過率が高い場合でも, ヒット候補を効果的に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, 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 the optimal 3D pharmacophore arrangement which a ligand should have for stable binding from the binding site. By coarse-grained graph matching between ligands and the generated pharmacophore arrangement, 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 with a simple scoring function. Furthermore, we show the promising result that PharmacoNet effectively retains hit candidates even under the high pre-screening filtration rates. 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。 ライブラリを高速にスクリーニングするために異なる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ベースの手法はまだ不足しており、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。 本稿では,リガンドが結合部位から安定に結合するための最適な3次元薬理泳動配置を同定する深層学習フレームワークであるpharmanetを紹介する。 リガンド間の粗いグラフマッチングと生成された薬薬局配置により、既存の手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は合理的に正確である。 さらに, PharmacoNetは, スクリーニング前ろ過率が高い場合でも, 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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