論文の概要: Pre-Training on Large-Scale Generated Docking Conformations with HelixDock to Unlock the Potential of Protein-ligand Structure Prediction Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13913v3
• Date: Mon, 20 May 2024 14:05:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-22 00:20:28.733774
• Title: Pre-Training on Large-Scale Generated Docking Conformations with HelixDock to Unlock the Potential of Protein-ligand Structure Prediction Models
• Title（参考訳）: タンパク質リガンド構造予測モデルの可能性を解き放つため, HelixDock を用いた大規模ドッキングコンフォーメーションの事前評価
• Authors: Lihang Liu, Shanzhuo Zhang, Donglong He, Xianbin Ye, Jingbo Zhou, Xiaonan Zhang, Yaoyao Jiang, Weiming Diao, Hang Yin, Hua Chai, Fan Wang, Jingzhou He, Liang Zheng, Yonghui Li, Xiaomin Fang,
• Abstract要約: 本研究では,大規模ドッキングコンフォーメーションの事前学習により,優れた性能を有するタンパク質リガンド構造予測モデルが得られることを示す。 提案モデルであるHelixDockは,物理ベースのドッキングツールによってカプセル化された物理知識を,事前学習期間中に取得することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.16524616409125
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Protein-ligand structure prediction is an essential task in drug discovery, predicting the binding interactions between small molecules (ligands) and target proteins (receptors). Recent advances have incorporated deep learning techniques to improve the accuracy of protein-ligand structure prediction. Nevertheless, the experimental validation of docking conformations remains costly, it raises concerns regarding the generalizability of these deep learning-based methods due to the limited training data. In this work, we show that by pre-training on a large-scale docking conformation generated by traditional physics-based docking tools and then fine-tuning with a limited set of experimentally validated receptor-ligand complexes, we can obtain a protein-ligand structure prediction model with outstanding performance. Specifically, this process involved the generation of 100 million docking conformations for protein-ligand pairings, an endeavor consuming roughly 1 million CPU core days. The proposed model, HelixDock, aims to acquire the physical knowledge encapsulated by the physics-based docking tools during the pre-training phase. HelixDock has been rigorously benchmarked against both physics-based and deep learning-based baselines, demonstrating its exceptional precision and robust transferability in predicting binding confirmation. In addition, our investigation reveals the scaling laws governing pre-trained protein-ligand structure prediction models, indicating a consistent enhancement in performance with increases in model parameters and the volume of pre-training data. Moreover, we applied HelixDock to several drug discovery-related tasks to validate its practical utility. HelixDock demonstrates outstanding capabilities on both cross-docking and structure-based virtual screening benchmarks.
• Abstract（参考訳）: タンパク質リガンド構造予測は、小さな分子(リガンド)と標的タンパク質(受容体)の結合相互作用を予測する薬物発見において必須の課題である。 近年の進歩は、タンパク質リガンド構造予測の精度を向上させるためのディープラーニング技術が組み込まれている。 それでもドッキングコンフォーメーションの実験的な検証はコストがかかるままであり、訓練データに制限があるため、これらの深層学習手法の一般化可能性に関する懸念が高まる。 本研究では,従来の物理ドッキングツールによる大規模ドッキングコンフォメーションの事前トレーニングを行い,実験によって検証された受容体-リガンド複合体の限定セットを用いて微調整を行うことにより,優れた性能を有するタンパク質-リガンド構造予測モデルが得られることを示す。 具体的には、このプロセスはタンパク質とリガンドのペアリングのための1億ドッキングコンフォメーションを生成し、約100万のCPUコア日を要した。 提案モデルであるHelixDockは,物理ベースのドッキングツールによってカプセル化された物理知識を,事前学習期間中に取得することを目的としている。 HelixDockは、物理学ベースのベースラインとディープラーニングベースのベースラインの両方に対して厳格にベンチマークされ、バインディング確認の予測において、例外的な精度と堅牢な転送性を示している。 さらに,本研究は,事前学習したタンパク質リガンド構造予測モデルに基づくスケーリング法則を明らかにし,モデルパラメータの増加と事前学習データ量の増加に伴う性能の持続的な向上を示唆している。 さらに,HelixDockをいくつかの薬物発見関連タスクに適用し,その実用性を検証した。 HelixDockはクロスドッキングと構造ベースの仮想スクリーニングベンチマークの両方で優れた機能を示している。

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