論文の概要: E(3)-invariant diffusion model for pocket-aware peptide generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21335v2
- Date: Thu, 31 Oct 2024 19:49:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-04 14:32:45.179218
- Title: E(3)-invariant diffusion model for pocket-aware peptide generation
- Title（参考訳）: ポケット認識ペプチド生成のためのE(3)不変拡散モデル
- Authors: Po-Yu Liang, Jun Bai,
- Abstract要約: コンピュータ支援型インヒビター発見の新しい手法として,de novo pocket-aware peptide structureとシーケンス生成ネットワークを提案する。
以上の結果から,本手法は最先端モデルに匹敵する性能を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9950682531209156
- License:
- Abstract: Biologists frequently desire protein inhibitors for a variety of reasons, including use as research tools for understanding biological processes and application to societal problems in agriculture, healthcare, etc. Immunotherapy, for instance, relies on immune checkpoint inhibitors to block checkpoint proteins, preventing their binding with partner proteins and boosting immune cell function against abnormal cells. Inhibitor discovery has long been a tedious process, which in recent years has been accelerated by computational approaches. Advances in artificial intelligence now provide an opportunity to make inhibitor discovery smarter than ever before. While extensive research has been conducted on computer-aided inhibitor discovery, it has mainly focused on either sequence-to-structure mapping, reverse mapping, or bio-activity prediction, making it unrealistic for biologists to utilize such tools. Instead, our work proposes a new method of computer-assisted inhibitor discovery: de novo pocket-aware peptide structure and sequence generation network. Our approach consists of two sequential diffusion models for end-to-end structure generation and sequence prediction. By leveraging angle and dihedral relationships between backbone atoms, we ensure an E(3)-invariant representation of peptide structures. Our results demonstrate that our method achieves comparable performance to state-of-the-art models, highlighting its potential in pocket-aware peptide design. This work offers a new approach for precise drug discovery using receptor-specific peptide generation.
- Abstract（参考訳）: 生物学者は、しばしば、生物学的プロセスを理解するための研究ツールとしての使用や、農業、医療などにおける社会問題への応用など、様々な理由でタンパク質阻害薬を欲しがる。
例えば免疫療法は、免疫チェックポイント阻害薬を使ってチェックポイントタンパク質をブロックし、パートナータンパク質との結合を防ぎ、異常な細胞に対する免疫細胞機能を増強する。
インヒビター発見は長年、面倒なプロセスであり、近年は計算手法によって加速されている。
人工知能の進歩は、これまで以上にインヒビター発見を賢くする機会を提供する。
コンピュータ支援型インヒビター発見の研究が盛んに行われているが、主に配列から構造へのマッピング、逆マッピング、あるいは生物活性予測に焦点を当てており、生物学者がそのようなツールを使うのは非現実的である。
そこで本研究では,de novo pocket-aware peptide structureとシーケンス生成ネットワークという,コンピュータ支援型インヒビター発見の新しい手法を提案する。
提案手法は,エンドツーエンド構造生成とシーケンス予測のための2つの逐次拡散モデルから構成される。
バックボーン原子間の角度と二面関係を利用して、ペプチド構造のE(3)不変表現を確実にする。
以上の結果から,本手法は最新技術モデルに匹敵する性能を示し,ポケット認識ペプチド設計の可能性を強調した。
この研究は、受容体特異的ペプチド生成を用いた薬物の正確な発見のための新しいアプローチを提供する。
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