論文の概要: An Equivariant Pretrained Transformer for Unified 3D Molecular Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12714v2
• Date: Mon, 24 Feb 2025 11:33:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 22:36:55.222696
• Title: An Equivariant Pretrained Transformer for Unified 3D Molecular Representation Learning
• Title（参考訳）: 統一3次元分子表現学習のための同変事前学習変換器
• Authors: Rui Jiao, Xiangzhe Kong, Li Zhang, Ziyang Yu, Fangyuan Ren, Wenjuan Tan, Wenbing Huang, Yang Liu,
• Abstract要約: Equivariant Pretrained Transformer (EPT)は、複数のドメイン3D分子から事前学習できる全原子基盤モデルである。 小分子、タンパク質、タンパク質-タンパク質複合体、タンパク質-分子複合体からなる5.89Mの大規模データセットを構築した。 我々は,SARS-CoV-2の複製において重要な標的である3CLプロテアーゼを標的とした小分子薬物候補の同定におけるEPTの可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.334216026532093
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Pretraining on a large number of unlabeled 3D molecules has showcased superiority in various scientific applications. However, prior efforts typically focus on pretraining models in a specific domain, either proteins or small molecules, missing the opportunity to leverage cross-domain knowledge. To mitigate this gap, we introduce Equivariant Pretrained Transformer (EPT), an all-atom foundation model that can be pretrained from multiple domain 3D molecules. Built upon an E(3)-equivariant transformer, EPT is able to not only process atom-level information but also incorporate block-level features (e.g. residuals in proteins). Additionally, we employ a block-level denoising task, rather than the conventional atom-level denoising, as the pretraining objective. To pretrain EPT, we construct a large-scale dataset of 5.89M entries, comprising small molecules, proteins, protein-protein complexes, and protein-molecule complexes. Experimental evaluations on downstream tasks including ligand binding affinity prediction, protein property prediction, and molecular property prediction, show that EPT significantly outperforms previous state-of-the-art methods in the first task and achieves competitively superior performance for the remaining two tasks. Furthermore, we demonstrate the potential of EPT in identifying small molecule drug candidates targeting 3CL protease, a critical target in the replication of SARS-CoV-2. Among 1,978 FDA-approved drugs, EPT ranks 7 out of 8 known anti-COVID-19 drugs in the top 200, indicating the high recall of EPT. By using Molecular Dynamics (MD) simulations, EPT further discoveries 7 novel compounds whose binding affinities are higher than that of the top-ranked known anti-COVID-19 drug, showcasing its powerful capabilities in drug discovery.
• Abstract（参考訳）: 多数のラベルのない3D分子の事前学習は、様々な科学的応用において優位性を示した。 しかし、それまでの取り組みは、タンパク質や小さな分子といった特定のドメインのモデルを事前訓練することに集中し、ドメイン間の知識を活用する機会を欠いていた。 このギャップを軽減するために、複数のドメイン3D分子から事前学習可能な全原子基盤モデルであるEquivariant Pretrained Transformer (EPT)を導入する。 E(3)-同変変換器上に構築されたETPは、原子レベルの情報を処理するだけでなく、ブロックレベルの特徴(例えばタンパク質の残基)を組み込むこともできる。 さらに,従来の原子レベルの分極よりもブロックレベルの分極タスクを事前学習の目的として採用する。 EPTを事前訓練するために、小分子、タンパク質、タンパク質-タンパク質複合体、タンパク質-分子複合体からなる5.89Mの大規模データセットを構築した。 リガンド結合親和性予測,タンパク質特性予測,分子特性予測などの下流タスクに対する実験的評価は,EPTが従来の最先端手法よりも有意に優れ,残りの2タスクに対して競争的に優れた性能を発揮することを示す。 さらに,SARS-CoV-2の複製において重要な標的である3CLプロテアーゼを標的とした小分子薬物候補の同定におけるEPTの可能性を示す。 FDAが承認した医薬品1,978薬のうち、EPTは8種類の抗COVID-19薬のうち7つをトップ200にランク付けしており、ETPのリコール率の高さを示している。 分子動力学(MD)シミュレーションを用いて、EPTはさらに7つの新規化合物を発見。

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