論文の概要: KinDEL: DNA-Encoded Library Dataset for Kinase Inhibitors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08938v2
• Date: Thu, 10 Jul 2025 17:55:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-11 18:48:43.532358
• Title: KinDEL: DNA-Encoded Library Dataset for Kinase Inhibitors
• Title（参考訳）: KinDEL:KinaseインヒビターのためのDNAエンコードライブラリデータセット
• Authors: Benson Chen, Tomasz Danel, Gabriel H. S. Dreiman, Patrick J. McEnaney, Nikhil Jain, Kirill Novikov, Spurti Umesh Akki, Joshua L. Turnbull, Virja Atul Pandya, Boris P. Belotserkovskii, Jared Bryce Weaver, Ankita Biswas, Dat Nguyen, Kent Gorday, Mohammad Sultan, Nathaniel Stanley, Daniel M Whalen, Divya Kanichar, Christoph Klein, Emily Fox, R. Edward Watts,
• Abstract要約: 我々は,最も広く公開されているDELデータセットの1つであるKinDELを紹介する。 KinDELには8100万の化合物が含まれており、計算探索のための豊富な資源を提供している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.992009314794935
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: DNA-Encoded Libraries (DELs) represent a transformative technology in drug discovery, facilitating the high-throughput exploration of vast chemical spaces. Despite their potential, the scarcity of publicly available DEL datasets presents a bottleneck for the advancement of machine learning methodologies in this domain. To address this gap, we introduce KinDEL, one of the largest publicly accessible DEL datasets and the first one that includes binding poses from molecular docking experiments. Focused on two kinases, Mitogen-Activated Protein Kinase 14 (MAPK14) and Discoidin Domain Receptor Tyrosine Kinase 1 (DDR1), KinDEL includes 81 million compounds, offering a rich resource for computational exploration. Additionally, we provide comprehensive biophysical assay validation data, encompassing both on-DNA and off-DNA measurements, which we use to evaluate a suite of machine learning techniques, including novel structure-based probabilistic models. We hope that our benchmark, encompassing both 2D and 3D structures, will help advance the development of machine learning models for data-driven hit identification using DELs.
• Abstract（参考訳）: DNAエンコードライブラリー(DEL)は、薬物発見における変換技術であり、広大な化学空間の高速な探索を容易にする。 これらの可能性にもかかわらず、公開可能なDELデータセットの不足は、この領域における機械学習方法論の進歩のボトルネックとなる。 このギャップに対処するため,分子ドッキング実験による結合ポーズを含む最初のDELデータセットであるKinDELを紹介した。 Mitogen-Activated Protein Kinase 14 (MAPK14) と Discoidin Domain Receptor Tyrosine Kinase 1 (DDR1) の2つのキナーゼに焦点を当て、KinDELは8100万の化合物を含む。 さらに,本研究では,新しい構造に基づく確率モデルを含む一連の機械学習技術を評価するために,オンDNAとオフDNAの測定の両方を包含した包括的バイオ物理アッセイ検証データを提供する。 DELを用いたデータ駆動ヒット識別のための機械学習モデルの開発を進める上で,我々のベンチマークは2次元構造と3次元構造の両方を包含することを期待している。

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