論文の概要: BInD: Bond and Interaction-generating Diffusion Model for Multi-objective Structure-based Drug Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16861v2
• Date: Tue, 03 Dec 2024 09:17:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 21:11:20.720222
• Title: BInD: Bond and Interaction-generating Diffusion Model for Multi-objective Structure-based Drug Design
• Title（参考訳）: BInD:多目的構造に基づく医薬品設計のための結合・相互作用生成拡散モデル
• Authors: Joongwon Lee, Wonho Zhung, Jisu Seo, Woo Youn Kim,
• Abstract要約: 本稿では,多目的薬物設計のための知識ベースガイダンスを用いた拡散モデルBInDを提案する。 BInDは、分子と標的タンパク質との相互作用を同時に生成し、全ての主要な目的を等しく考慮するよう設計されている。 総合評価では、BInDは全ての目的に対して頑健な性能を達成し、それぞれが最先端の手法よりも優れ、適合していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A remarkable advance in geometric deep generative models with accumulated structural data enables structure-based drug design (SBDD) with target protein information only. However, most existing models struggle to address multi-objectives simultaneously while performing well only in their specialized tasks. Here, we present BInD, a diffusion model with knowledge-based guidance for multi-objective SBDD. BInD is designed to co-generate molecules and their interactions with a target protein to consider all key objectives equally well, including target-specific interactions, molecular properties, and local geometry. Comprehensive evaluations show that BInD achieves robust performance for all objectives while outperforming or matching state-of-the-art methods for each. Finally, we propose a train-free optimization method empowered by retrieving target-specific interactions, highlighting the role of non-covalent interactions in achieving higher selectivity and binding affinities to a target protein.
• Abstract（参考訳）: 蓄積構造データを用いた幾何学的深層生成モデルの顕著な進歩は、標的タンパク質情報のみを含む構造に基づく薬物設計(SBDD)を可能にする。 しかし、既存のほとんどのモデルは、特定のタスクでのみうまく機能しながら、同時に複数の目的に対処するのに苦労している。 本稿では,多目的SBDDのための知識ベースガイダンスを用いた拡散モデルBInDを提案する。 BInDは、分子と標的タンパク質との相互作用を共同生成して、標的特異的相互作用、分子特性、局所幾何学を含む全ての主要な目的を等しく考慮するように設計されている。 総合評価では、BInDは全ての目的に対して頑健な性能を達成し、それぞれが最先端の手法よりも優れ、適合していることを示している。 最後に, 標的タンパク質に親和性を持たせ, 高い選択性を実現する上での非共有相互作用の役割を強調し, 対象タンパク質に親和性を持たせることによる列車自由最適化手法を提案する。

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