論文の概要: Dockformer: A transformer-based molecular docking paradigm for large-scale virtual screening

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06740v1
• Date: Mon, 11 Nov 2024 06:25:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:11:33.427201
• Title: Dockformer: A transformer-based molecular docking paradigm for large-scale virtual screening
• Title（参考訳）: Dockformer: 大規模仮想スクリーニングのためのトランスフォーマーに基づく分子ドッキングパラダイム
• Authors: Zhangfan Yang, Junkai Ji, Shan He, Jianqiang Li, Ruibin Bai, Zexuan Zhu, Yew Soon Ong,
• Abstract要約: 複合ライブラリのサイズが大きくなるにつれて、従来のドッキングモデルの複雑さが増す。 ディープラーニングアルゴリズムは、ドッキングプロセスのスピードを高めるために、データ駆動リサーチと開発モデルを提供することができる。 本研究では,Dockformerという,ディープラーニングに基づくドッキング手法を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.886873241333433
• License:
• Abstract: Molecular docking enables virtual screening of compound libraries to identify potential ligands that target proteins of interest, a crucial step in drug development; however, as the size of the compound library increases, the computational complexity of traditional docking models increases. Deep learning algorithms can provide data-driven research and development models to increase the speed of the docking process. Unfortunately, few models can achieve superior screening performance compared to that of traditional models. Therefore, a novel deep learning-based docking approach named Dockformer is introduced in this study. Dockformer leverages multimodal information to capture the geometric topology and structural knowledge of molecules and can directly generate binding conformations with the corresponding confidence measures in an end-to-end manner. The experimental results show that Dockformer achieves success rates of 90.53\% and 82.71\% on the PDBbind core set and PoseBusters benchmarks, respectively, and more than a 100-fold increase in the inference process speed, outperforming almost all state-of-the-art docking methods. In addition, the ability of Dockformer to identify the main protease inhibitors of coronaviruses is demonstrated in a real-world virtual screening scenario. Considering its high docking accuracy and screening efficiency, Dockformer can be regarded as a powerful and robust tool in the field of drug design.
• Abstract（参考訳）: 分子ドッキングにより、化合物ライブラリの仮想スクリーニングにより、興味のあるタンパク質を標的とする潜在的なリガンドを特定できるが、化合物ライブラリのサイズが大きくなるにつれて、伝統的なドッキングモデルの計算複雑性が増大する。 ディープラーニングアルゴリズムは、ドッキングプロセスのスピードを高めるために、データ駆動リサーチと開発モデルを提供することができる。 残念ながら、従来のモデルに比べて優れたスクリーニング性能が得られるモデルはほとんどない。 そこで本研究では,Dockformerという,ディープラーニングに基づくドッキング手法を導入する。 ドックフォーマーはマルチモーダル情報を利用して分子の幾何学的トポロジーと構造的知識を捉え、エンドツーエンドの方法で対応する信頼度尺度と結合整合を直接生成することができる。 実験の結果、PDBbindコアセットとPoseBustersベンチマークでは、Dockformerがそれぞれ90.53\%と82.71\%の成功率に達し、推論プロセスの速度は100倍以上に向上し、最先端ドッキング手法のほとんどを上回ることがわかった。 また、現実の仮想スクリーニングシナリオでは、Dockformerがウイルスの主要プロテアーゼ阻害剤を同定する能力を示す。 ドッキング精度とスクリーニング効率が高いことから、Dockformerはドラッグデザインの分野で強力で堅牢なツールと見なすことができる。

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