論文の概要: PPFlow: Target-aware Peptide Design with Torsional Flow Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06642v4
• Date: Mon, 09 Dec 2024 11:49:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:50:13.302725
• Title: PPFlow: Target-aware Peptide Design with Torsional Flow Matching
• Title（参考訳）: PPFlow:ねじり流マッチングによるターゲット認識ペプチド設計
• Authors: Haitao Lin, Odin Zhang, Huifeng Zhao, Dejun Jiang, Lirong Wu, Zicheng Liu, Yufei Huang, Stan Z. Li,
• Abstract要約: ペプチド構造設計のためのねじれ角の内部構造をモデル化するために,textscPPFlowと呼ばれるターゲット認識型ペプチド設計手法を提案する。 さらに, PPBench2024というタンパク質-ペプチド結合データセットを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.567714059931646
• License:
• Abstract: Therapeutic peptides have proven to have great pharmaceutical value and potential in recent decades. However, methods of AI-assisted peptide drug discovery are not fully explored. To fill the gap, we propose a target-aware peptide design method called \textsc{PPFlow}, based on conditional flow matching on torus manifolds, to model the internal geometries of torsion angles for the peptide structure design. Besides, we establish a protein-peptide binding dataset named PPBench2024 to fill the void of massive data for the task of structure-based peptide drug design and to allow the training of deep learning methods. Extensive experiments show that PPFlow reaches state-of-the-art performance in tasks of peptide drug generation and optimization in comparison with baseline models, and can be generalized to other tasks including docking and side-chain packing.
• Abstract（参考訳）: 治療ペプチドは、ここ数十年で大きな医薬品的価値と可能性があることが証明されている。 しかし、AIによるペプチド薬の発見の方法は、完全には研究されていない。 このギャップを埋めるために, トーラス多様体上の条件流マッチングに基づくターゲット認識型ペプチド設計法である「textsc{PPFlow}」を提案し, ペプチド構造設計のためのねじれ角の内部ジオメトリをモデル化した。 さらに, PPBench2024というタンパク質-ペプチド結合データセットを構築し, 構造に基づくペプチド医薬品設計の課題において, 大量データの空白を充足し, 深層学習法の訓練を可能にする。 広汎な実験によりPPFlowは、ペプチド薬の生成および最適化のタスクにおいて、ベースラインモデルと比較して最先端のパフォーマンスに達し、ドッキングやサイドチェーンパッキングといった他のタスクに一般化できることが示された。

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