Fugu-MT 論文翻訳(概要): Diff4VS: HIV-inhibiting Molecules Generation with Classifier Guidance Diffusion for Virtual Screening

論文の概要: Diff4VS: HIV-inhibiting Molecules Generation with Classifier Guidance Diffusion for Virtual Screening

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15880v1
Date: Sat, 20 Jul 2024 12:34:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-24 21:44:53.221537
Title: Diff4VS: HIV-inhibiting Molecules Generation with Classifier Guidance Diffusion for Virtual Screening
Title（参考訳）: Diff4VS: 仮想スクリーニングのための分類誘導拡散を用いたHIV阻害分子生成
Authors: Jiaqing Lyu, Changjie Chen, Bing Liang, Yijia Zhang,
Abstract要約: 新しいHIV阻害分子の同定は、エイズ流行と戦う上で非常に重要である。ここでは、誘導拡散モデルと配位子に基づく仮想スクリーニング戦略を組み合わせて、潜在的なHIV阻害分子を発見する。実験により、Diff4VSは他の方法よりも候補となるHIV阻害分子を生成できることが示されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.41248472494152805
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: The AIDS epidemic has killed 40 million people and caused serious global problems. The identification of new HIV-inhibiting molecules is of great importance for combating the AIDS epidemic. Here, the Classifier Guidance Diffusion model and ligand-based virtual screening strategy are combined to discover potential HIV-inhibiting molecules for the first time. We call it Diff4VS. An extra classifier is trained using the HIV molecule dataset, and the gradient of the classifier is used to guide the Diffusion to generate HIV-inhibiting molecules. Experiments show that Diff4VS can generate more candidate HIV-inhibiting molecules than other methods. Inspired by ligand-based virtual screening, a new metric DrugIndex is proposed. The DrugIndex is the ratio of the proportion of candidate drug molecules in the generated molecule to the proportion of candidate drug molecules in the training set. DrugIndex provides a new evaluation method for evolving molecular generative models from a pharmaceutical perspective. Besides, we report a new phenomenon observed when using molecule generation models for virtual screening. Compared to real molecules, the generated molecules have a lower proportion that is highly similar to known drug molecules. We call it Degradation in molecule generation. Based on the data analysis, the Degradation may result from the difficulty of generating molecules with a specific structure in the generative model. Our research contributes to the application of generative models in drug design from method, metric, and phenomenon analysis.
Abstract（参考訳）: エイズ流行で4000万人が死亡し、深刻な世界的な問題を引き起こした。新しいHIV阻害分子の同定は、エイズ流行と戦う上で非常に重要である。ここでは、分類誘導拡散モデルと配位子に基づく仮想スクリーニング戦略を組み合わせて、HIV阻害分子の発見を初めて行う。これをDiff4VSと呼ぶ。 HIV分子データセットを用いて追加の分類器を訓練し、その分類器の勾配を利用して拡散を誘導してHIV阻害分子を生成する。実験により、Diff4VSは他の方法よりも候補となるHIV阻害分子を生成できることが示されている。リガンドベースの仮想スクリーニングにインスパイアされた新しい指標であるD薬インデックスが提案されている。ドラッグインデックス(英: DrugIndex)は、生成分子中の候補薬物分子の割合と、トレーニングセット内の候補薬物分子の割合の比率である。 DrugIndexは、医薬品の観点から分子生成モデルを進化させる新しい評価方法を提供する。さらに,仮想スクリーニングに分子生成モデルを用いた場合の新たな現象を報告する。実際の分子と比較すると、生成分子は既知の薬物分子と非常に類似した割合が低い。これを分子生成における分解と呼ぶ。データ解析に基づいて、分解は生成モデルにおいて特定の構造を持つ分子を生成するのが困難であることから生じる可能性がある。本研究は,薬物設計における生成モデルの適用に寄与する。

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