Fugu-MT 論文翻訳(概要): FABind: Fast and Accurate Protein-Ligand Binding

論文の概要: FABind: Fast and Accurate Protein-Ligand Binding

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06763v5
Date: Tue, 9 Jan 2024 03:08:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-10 19:42:37.988453
Title: FABind: Fast and Accurate Protein-Ligand Binding
Title（参考訳）: FABind:高速かつ高精度なタンパク質-リガンド結合
Authors: Qizhi Pei, Kaiyuan Gao, Lijun Wu, Jinhua Zhu, Yingce Xia, Shufang Xie, Tao Qin, Kun He, Tie-Yan Liu, Rui Yan
Abstract要約: $mathbfFABind$はポケット予測とドッキングを組み合わせたエンドツーエンドモデルで、正確で高速なタンパク質-リガンド結合を実現する。提案モデルでは,既存手法と比較して有効性と効率性に強い利点が示される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 127.7790493202716
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Modeling the interaction between proteins and ligands and accurately predicting their binding structures is a critical yet challenging task in drug discovery. Recent advancements in deep learning have shown promise in addressing this challenge, with sampling-based and regression-based methods emerging as two prominent approaches. However, these methods have notable limitations. Sampling-based methods often suffer from low efficiency due to the need for generating multiple candidate structures for selection. On the other hand, regression-based methods offer fast predictions but may experience decreased accuracy. Additionally, the variation in protein sizes often requires external modules for selecting suitable binding pockets, further impacting efficiency. In this work, we propose $\mathbf{FABind}$, an end-to-end model that combines pocket prediction and docking to achieve accurate and fast protein-ligand binding. $\mathbf{FABind}$ incorporates a unique ligand-informed pocket prediction module, which is also leveraged for docking pose estimation. The model further enhances the docking process by incrementally integrating the predicted pocket to optimize protein-ligand binding, reducing discrepancies between training and inference. Through extensive experiments on benchmark datasets, our proposed $\mathbf{FABind}$ demonstrates strong advantages in terms of effectiveness and efficiency compared to existing methods. Our code is available at https://github.com/QizhiPei/FABind
Abstract（参考訳）: タンパク質とリガンド間の相互作用をモデル化し、その結合構造を正確に予測することは、薬物の発見において非常に難しい課題である。ディープラーニングの最近の進歩は、サンプリングベースと回帰ベースの方法が2つの顕著なアプローチとして登場し、この問題に対処する上で有望であることを示している。しかし、これらの方法には顕著な制限がある。サンプリングベースの方法は、選択のために複数の候補構造を生成する必要があるため、しばしば効率が低下する。一方,回帰法では予測速度は速いが,精度は低下する可能性がある。さらに、タンパク質サイズの変化は、しばしば適切な結合ポケットを選択するために外部モジュールを必要とする。そこで本研究では,ポケット予測とドッキングを組み合わせて,高精度かつ高速なタンパク質-リガンド結合を実現するエンド・ツー・エンドモデルである $\mathbf{FABind}$ を提案する。 $\mathbf{FABind}$にはユニークなリガンドインフォームドポケット予測モジュールが組み込まれており、ドッキングポーズ推定にも利用される。このモデルは、予測されたポケットを統合してタンパク質-リガンド結合を最適化し、トレーニングと推論の相違を減らすことでドッキングをさらに強化する。ベンチマークデータセットに関する広範な実験を通じて,提案した$\mathbf{FABind}$は,既存手法と比較して有効性や効率性に強い優位性を示す。私たちのコードはhttps://github.com/QizhiPei/FABindで利用可能です。

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