論文の概要: Scoreformer: A Surrogate Model For Large-Scale Prediction of Docking Scores

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09346v1
• Date: Thu, 13 Jun 2024 17:31:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-14 16:25:49.647223
• Title: Scoreformer: A Surrogate Model For Large-Scale Prediction of Docking Scores
• Title（参考訳）: Scoreformer: 大規模ドッキングスコア予測のためのサロゲートモデル
• Authors: Álvaro Ciudad, Adrián Morales-Pastor, Laura Malo, Isaac Filella-Mercè, Victor Guallar, Alexis Molina,
• Abstract要約: 分子ドッキングスコアを正確に予測するために設計された新しいグラフトランスフォーマモデルであるScoreFormerを提案する。 ScoreFormerはドッキングスコア予測の競争性能を達成し、既存のモデルに比べて1.65倍の推論時間削減を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this study, we present ScoreFormer, a novel graph transformer model designed to accurately predict molecular docking scores, thereby optimizing high-throughput virtual screening (HTVS) in drug discovery. The architecture integrates Principal Neighborhood Aggregation (PNA) and Learnable Random Walk Positional Encodings (LRWPE), enhancing the model's ability to understand complex molecular structures and their relationship with their respective docking scores. This approach significantly surpasses traditional HTVS methods and recent Graph Neural Network (GNN) models in both recovery and efficiency due to a wider coverage of the chemical space and enhanced performance. Our results demonstrate that ScoreFormer achieves competitive performance in docking score prediction and offers a substantial 1.65-fold reduction in inference time compared to existing models. We evaluated ScoreFormer across multiple datasets under various conditions, confirming its robustness and reliability in identifying potential drug candidates rapidly.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,分子ドッキングスコアを正確に予測し,薬物発見における高スループット仮想スクリーニング(HTVS)を最適化する新しいグラフトランスフォーマーモデルであるScoreFormerを提案する。 このアーキテクチャは、Principal Neborhood Aggregation (PNA)とLearningable Random Walk Positional Encodings (LRWPE)を統合し、複雑な分子構造とそれらのドッキングスコアとの関係を理解する能力を高める。 従来のHTVS手法や最近のグラフニューラルネットワーク(GNN)モデルを大きく上回る手法である。 この結果から,ScoreFormerはドッキングスコア予測の競争性能を向上し,既存のモデルに比べて1.65倍の推論時間を短縮できることがわかった。 種々の条件下でScoreFormerを複数のデータセットで評価し,薬剤候補の迅速同定における堅牢性と信頼性を確認した。

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