論文の概要: From Theory to Therapy: Reframing SBDD Model Evaluation via Practical Metrics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08980v1
• Date: Thu, 13 Jun 2024 10:23:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-14 18:34:37.171911
• Title: From Theory to Therapy: Reframing SBDD Model Evaluation via Practical Metrics
• Title（参考訳）: 理論から治療へ: 実践的メトリクスによるSBDDモデル評価の緩和
• Authors: Bowen Gao, Haichuan Tan, Yanwen Huang, Minsi Ren, Xiao Huang, Wei-Ying Ma, Ya-Qin Zhang, Yanyan Lan,
• Abstract要約: ビナドッキングスコアの信頼性は、過度に適合する可能性があるため、ますます疑問視されている。 本稿では、生成分子と既知の活性化合物との類似性の評価を含む総合的な評価フレームワークを提案する。 提案するメトリクスとデータセットはこのギャップを埋めることを目的としており、将来のSBDDモデルの実用性を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.78568415483299
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in structure-based drug design (SBDD) have significantly enhanced the efficiency and precision of drug discovery by generating molecules tailored to bind specific protein pockets. Despite these technological strides, their practical application in real-world drug development remains challenging due to the complexities of synthesizing and testing these molecules. The reliability of the Vina docking score, the current standard for assessing binding abilities, is increasingly questioned due to its susceptibility to overfitting. To address these limitations, we propose a comprehensive evaluation framework that includes assessing the similarity of generated molecules to known active compounds, introducing a virtual screening-based metric for practical deployment capabilities, and re-evaluating binding affinity more rigorously. Our experiments reveal that while current SBDD models achieve high Vina scores, they fall short in practical usability metrics, highlighting a significant gap between theoretical predictions and real-world applicability. Our proposed metrics and dataset aim to bridge this gap, enhancing the practical applicability of future SBDD models and aligning them more closely with the needs of pharmaceutical research and development.
• Abstract（参考訳）: 近年のSBDD(Structure-based drug design)の進歩により、特定のタンパク質ポケットに結合するように調整された分子を生成することにより、薬物発見の効率と精度が著しく向上した。 これらの技術的進歩にもかかわらず、これらの分子の合成と試験の複雑さのため、現実の薬物開発における実践的応用は依然として困難である。 結合能力を評価するための現在の標準であるVinaドッキングスコアの信頼性は、過度に適合する可能性があるため、ますます疑問視されている。 これらの制約に対処するため, 生成分子と既知の活性化合物との類似性の評価, 仮想スクリーニングに基づく仮想配置指標の導入, 結合親和性の再評価を含む包括的評価フレームワークを提案する。 我々の実験によると、現在のSBDDモデルは高いVinaスコアを達成しているが、実際のユーザビリティの指標では不足しており、理論的な予測と実世界の適用性の間に大きなギャップが浮かび上がっている。 提案したメトリクスとデータセットは、このギャップを埋め、将来のSBDDモデルの実践的適用性を高め、医薬品研究と開発のニーズをより緊密に調整することを目的としています。

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