論文の概要: Unlocking the Power of Gradient Guidance for Structure-Based Molecule Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13280v1
• Date: Wed, 20 Nov 2024 12:48:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:10:07.865557
• Title: Unlocking the Power of Gradient Guidance for Structure-Based Molecule Optimization
• Title（参考訳）: 構造に基づく分子最適化のための勾配誘導力の解錠
• Authors: Keyue Qiu, Yuxuan Song, Jie Yu, Hongbo Ma, Ziyao Cao, Zhilong Zhang, Yushuai Wu, Mingyue Zheng, Hao Zhou, Wei-Ying Ma,
• Abstract要約: 構造に基づく分子最適化(SBMO)は、タンパク質標的に対して連続座標と離散型の両方で分子を最適化することを目的としている。 MolJOは、様々なモードのジョイントガイダンス信号を容易にする最初の勾配ベースのSBMOフレームワークである。 MolJOはCrossDocked 2020ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.743187639189976
• License:
• Abstract: Structure-based molecule optimization (SBMO) aims to optimize molecules with both continuous coordinates and discrete types against protein targets. A promising direction is to exert gradient guidance on generative models given its remarkable success in images, but it is challenging to guide discrete data and risks inconsistencies between modalities. To this end, we leverage a continuous and differentiable space derived through Bayesian inference, presenting Molecule Joint Optimization (MolJO), the first gradient-based SBMO framework that facilitates joint guidance signals across different modalities while preserving SE(3)-equivariance. We introduce a novel backward correction strategy that optimizes within a sliding window of the past histories, allowing for a seamless trade-off between explore-and-exploit during optimization. Our proposed MolJO achieves state-of-the-art performance on CrossDocked2020 benchmark (Success Rate 51.3% , Vina Dock -9.05 and SA 0.78), more than 4x improvement in Success Rate compared to the gradient-based counterpart, and 2x "Me-Better" Ratio as much as 3D baselines. Furthermore, we extend MolJO to a wide range of optimization settings, including multi-objective optimization and challenging tasks in drug design such as R-group optimization and scaffold hopping, further underscoring its versatility and potential.
• Abstract（参考訳）: 構造に基づく分子最適化(SBMO)は、タンパク質標的に対して連続座標と離散型の両方で分子を最適化することを目的としている。 画像における顕著な成功を考えると、生成モデルに対して勾配ガイダンスを実施することが期待できるが、個別のデータとモダリティ間の不整合を導くことは困難である。 この目的のために、ベイズ推論から導かれる連続的かつ微分可能な空間を活用し、SE(3)-等分散を保ちながら、異なるモードにわたる共同誘導信号を容易にする最初の勾配に基づくSBMOフレームワークであるMolecule Joint Optimization (MolJO)を提示する。 過去の歴史のスライディングウィンドウ内を最適化し、最適化中に探索と探索のシームレスなトレードオフを可能にする、新しい後方補正戦略を導入する。 提案手法は,CrossDocked2020ベンチマーク(Success Rate 51.3%,Vina Dock -9.05,SA 0.78)の最先端性能,勾配ベースのベンチマークに比べて4倍以上の成功率,最大3次元ベースラインの2倍の"Me-Better"比を実現している。 さらに、多目的最適化やRグループ最適化や足場ホッピングといった薬物設計の課題を含む幅広い最適化設定にまで拡張し、その汎用性や可能性をさらに強調する。

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