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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03946v3
• Date: Sat, 18 May 2024 16:56:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-22 00:20:28.835869
• 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, Mark B. Gerstein,
• Abstract要約: 我々は,力場に基づく実証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フレームワークを開発した。 メタモデルの多くは,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。 我々の最高のメタモデルは、構造のみに基づく最先端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達成する。
• 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. Such virtual screening depends in part on methods to predict the binding affinity between ligands and proteins. Many computational models for binding affinity prediction have been developed, but with varying results across targets. Given that ensembling or meta-modeling methods have shown great promise in reducing model-specific biases, we develop a framework to integrate published force-field-based empirical docking and sequence-based deep learning models. In building this framework, we evaluate many combinations of individual base models, training databases, and several meta-modeling approaches. We show that many of our meta-models significantly improve affinity predictions over base models. Our best meta-models achieve comparable performance to state-of-the-art deep learning tools exclusively based on structures, while allowing for improved database scalability and flexibility through the explicit inclusion of features such as physicochemical properties or molecular descriptors. Overall, we demonstrate that diverse modeling approaches can be ensembled together to gain improvement in binding affinity prediction.
• 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薬物リガンド候補の正確なスクリーニングは、医薬品開発における主要な関心事である。 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部分的に依存する。 結合親和性予測のための多くの計算モデルが開発されているが、ターゲット毎に異なる結果が得られた。 モデル固有のバイアスを低減するために,アンサンブル法やメタモデリング法が大きな可能性を秘めていることを考慮し,提案した力場に基づく経験的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フレームワークを開発した。 このフレームワークを構築する際に、個々のベースモデル、トレーニングデータベース、およびいくつかのメタモデリングアプローチの多くの組み合わせを評価します。 メタモデルの多くは,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。 我々の最高のメタモデルは、構造のみに基づく最先端のディープラーニングツールに匹敵する性能を実現し、物理化学的特性や分子記述子といった特徴を明示的に含み、データベースのスケーラビリティと柔軟性を向上させる。 全体として、結合親和性予測を改善するために、多様なモデリングアプローチが組み合わされることを実証する。

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