論文の概要: Improved prediction of ligand-protein binding affinities by meta-modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03946v1
• Date: Thu, 5 Oct 2023 23:46:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-10 04:06:53.535261
• Title: Improved prediction of ligand-protein binding affinities by meta-modeling
• Title（参考訳）: メタモデリングによるリガンド-タンパク質結合親和性の予測
• Authors: Ho-Joon Lee, Prashant S. Emani, and Mark B. Gerstein
• Abstract要約: 実験的な構造に基づくドッキングとシーケンスに基づくディープラーニングモデルを統合することでメタモデリングフレームワークを開発する。 私たちの最高のメタモデルは、構造ベースのディープラーニングツールに匹敵するパフォーマンスを実現しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3859669037499769
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The accurate screening of candidate drug ligands against target proteins through computational approaches is of prime interest to drug development efforts, as filtering potential candidates would save time and expenses for finding drugs. Such virtual screening depends in part on methods to predict the binding affinity between ligands and proteins. Given many computational models for binding affinity prediction with varying results across targets, we herein develop a meta-modeling framework by integrating published empirical structure-based docking and sequence-based deep learning models. In building this framework, we evaluate many combinations of individual models, training databases, and linear and nonlinear meta-modeling approaches. We show that many of our meta-models significantly improve affinity predictions over individual base models. Our best meta-models achieve comparable performance to state-of-the-art exclusively structure-based deep learning tools. Overall, we demonstrate that diverse modeling approaches can be ensembled together to gain substantial improvement in binding affinity prediction while allowing control over input features such as physicochemical properties or molecular descriptors.
• Abstract（参考訳）: 計算的アプローチによる標的タンパク質に対する候補薬物リガンドの正確なスクリーニングは、潜在的な候補をフィルタリングすることで、薬物発見の時間と費用を節約できるため、医薬品開発に最も関心がある。 このような仮想スクリーニングは、リガンドとタンパク質の結合親和性を予測する方法に依存する。 そこで本研究では, 実験的な構造に基づくドッキングとシーケンスに基づくディープラーニングモデルを統合することで, ターゲット毎に異なる結果とアフィニティ予測を結合する多くの計算モデルを構築した。 このフレームワークの構築において、個々のモデル、データベースのトレーニング、線形および非線形メタモデリングアプローチの多くの組み合わせを評価する。 メタモデルの多くは、個々のベースモデルに対する親和性予測を大幅に改善している。 私たちの最高のメタモデルは、構造ベースのディープラーニングツールに匹敵するパフォーマンスを実現しています。 本研究では, 物理化学的特性や分子ディスクリプタなどの入力特性を制御しながら, 結合親和性予測の大幅な向上を図るために, 多様なモデリング手法を組み合せることを示した。

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