論文の概要: Binding Affinity Prediction: From Conventional to Machine Learning-Based Approaches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00709v2
• Date: Mon, 06 Oct 2025 23:16:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-08 17:57:07.802335
• Title: Binding Affinity Prediction: From Conventional to Machine Learning-Based Approaches
• Title（参考訳）: バインディング親和性予測: 従来型から機械学習ベースのアプローチ
• Authors: Xuefeng Liu, Songhao Jiang, Xiaotian Duan, Archit Vasan, Qinan Huang, Chong Liu, Michelle M. Li, Heng Ma, Thomas Brettin, Arvind Ramanathan, Fangfang Xia, Mengdi Wang, Abhishek Pandey, Marinka Zitnik, Ian T. Foster, Jinbo Xu, Rick L. Stevens,
• Abstract要約: 過去数十年間、バインディング親和性を予測するために多くの作業が費やされてきた。 従来の機械学習モデルとディープラーニングモデルの両方を結合親和性を予測するために利用している点に注意が必要だ。 予測性能の改善とFDAの動物試験の廃止により、AI仮想細胞(AIVC)のようなサイリコモデルで駆動されるAIは、結合親和性予測を前進させる可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.66541987908136
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Protein-ligand binding is the process by which a small molecule (drug or inhibitor) attaches to a target protein. Binding affinity, which characterizes the strength of biomolecular interactions, is essential for tackling diverse challenges in life sciences, including therapeutic design, protein engineering, enzyme optimization, and elucidating biological mechanisms. Much work has been devoted to predicting binding affinity over the past decades. Here, we review recent significant works, with a focus on methods, evaluation strategies, and benchmark datasets. We note growing use of both traditional machine learning and deep learning models for predicting binding affinity, accompanied by an increasing amount of data on proteins and small drug-like molecules. With improved predictive performance and the FDA's phasing out of animal testing, AI-driven in silico models, such as AI virtual cells (AIVCs), are poised to advance binding affinity prediction; reciprocally, progress in building binding affinity predictors can refine AIVCs. Future efforts in binding affinity prediction and AI-driven in silico models can enhance the simulation of temporal dynamics, cell-type specificity, and multi-omics integration to support more accurate and personalized outcomes.
• Abstract（参考訳）: タンパク質リガンド結合(英: protein-ligand binding)は、小さな分子(ドラッグまたは阻害剤)が標的タンパク質に結合する過程である。 生体分子間相互作用の強さを特徴付ける結合親和性は、治療設計、タンパク質工学、酵素最適化、生物機構解明など、生命科学における様々な課題に取り組むために不可欠である。 過去数十年間、バインディング親和性を予測するために多くの作業が費やされてきた。 ここでは、メソッド、評価戦略、ベンチマークデータセットに焦点をあてて、最近の重要な研究をレビューする。 従来の機械学習モデルとディープラーニングモデルの両方を用いて結合親和性を予測する。 AI仮想細胞(AIVC)のようなサイリコモデルでは、予測性能の向上とFDAによる動物実験の廃止により、結合親和性予測の進歩がAIVCを洗練させる可能性がある。 サイリコモデルにおける親和性予測とAI駆動の結合に関する今後の取り組みは、より正確でパーソナライズされた結果をサポートするために、時間的ダイナミクス、細胞型特異性、マルチオミクス統合のシミュレーションを強化することができる。

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