論文の概要: FABind+: Enhancing Molecular Docking through Improved Pocket Prediction and Pose Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.20261v1
• Date: Fri, 29 Mar 2024 16:10:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-01 15:14:57.419098
• Title: FABind+: Enhancing Molecular Docking through Improved Pocket Prediction and Pose Generation
• Title（参考訳）: FABind+: 改良されたポケット予測とポース生成による分子ドッキングの強化
• Authors: Kaiyuan Gao, Qizhi Pei, Jinhua Zhu, Tao Qin, Kun He, Tie-Yan Liu, Lijun Wu,
• Abstract要約: スピードと精度を重視したモデルであるFABindを改良したモデルを提案する。 本稿では,ポケット予測を大幅に洗練し,ドッキングプロセスの合理化を図る手法を提案する。 従来のサンプリング/生成手法とギャップを埋めるために, 単純で効果的なサンプリング手法を取り入れた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 104.08560670135509
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Molecular docking is a pivotal process in drug discovery. While traditional techniques rely on extensive sampling and simulation governed by physical principles, these methods are often slow and costly. The advent of deep learning-based approaches has shown significant promise, offering increases in both accuracy and efficiency. Building upon the foundational work of FABind, a model designed with a focus on speed and accuracy, we present FABind+, an enhanced iteration that largely boosts the performance of its predecessor. We identify pocket prediction as a critical bottleneck in molecular docking and propose a novel methodology that significantly refines pocket prediction, thereby streamlining the docking process. Furthermore, we introduce modifications to the docking module to enhance its pose generation capabilities. In an effort to bridge the gap with conventional sampling/generative methods, we incorporate a simple yet effective sampling technique coupled with a confidence model, requiring only minor adjustments to the regression framework of FABind. Experimental results and analysis reveal that FABind+ remarkably outperforms the original FABind, achieves competitive state-of-the-art performance, and delivers insightful modeling strategies. This demonstrates FABind+ represents a substantial step forward in molecular docking and drug discovery. Our code is in https://github.com/QizhiPei/FABind.
• Abstract（参考訳）: 分子ドッキングは薬物発見の重要な過程である。 従来のテクニックは、物理的な原則によって管理される広範囲なサンプリングとシミュレーションに依存しているが、これらの手法は、しばしば遅くてコストがかかる。 ディープラーニングベースのアプローチの出現は、正確性と効率の両面において、大きな可能性を秘めている。 スピードと精度を重視したモデルであるFABindの基本的な作業に基づいて,FABind+を改良し,前機種の性能を大幅に向上させる。 分子ドッキングにおいて,ポケット予測が重要なボトルネックであると認識し,ポケット予測を大幅に洗練し,ドッキングプロセスの合理化を図る手法を提案する。 さらに,ドッキングモジュールを改良し,ポーズ生成能力を向上する。 従来のサンプリング/生成手法とギャップを埋めるために,FABindの回帰フレームワークを微調整するだけで,信頼性モデルと組み合わせて,単純かつ効果的なサンプリング手法を導入する。 実験結果と解析結果から,FABind+は元々のFABindを著しく上回り,最先端の競争性能を達成し,洞察に富んだモデリング戦略を提供することが明らかとなった。 このことは、FABind+が分子ドッキングと薬物発見において大きな進歩を示していることを示している。 私たちのコードはhttps://github.com/QizhiPei/FABind.orgにある。

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