論文の概要: DrugGen: Advancing Drug Discovery with Large Language Models and Reinforcement Learning Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14157v1
• Date: Wed, 20 Nov 2024 01:21:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-22 15:18:20.761173
• Title: DrugGen: Advancing Drug Discovery with Large Language Models and Reinforcement Learning Feedback
• Title（参考訳）: DrugGen: 大規模言語モデルによる薬物発見の促進と強化学習フィードバック
• Authors: Mahsa Sheikholeslami, Navid Mazrouei, Yousof Gheisari, Afshin Fasihi, Matin Irajpour, Ali Motahharynia,
• Abstract要約: DrugGen は DrugGPT 構造に基づく拡張モデルである。 承認された薬物と標的の相互作用を微調整し、近似ポリシー最適化に最適化されている。 高品質の小さな分子を生産することで、薬学研究と薬物発見を進めるための高性能な媒体を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Traditional drug design faces significant challenges due to inherent chemical and biological complexities, often resulting in high failure rates in clinical trials. Deep learning advancements, particularly generative models, offer potential solutions to these challenges. One promising algorithm is DrugGPT, a transformer-based model, that generates small molecules for input protein sequences. Although promising, it generates both chemically valid and invalid structures and does not incorporate the features of approved drugs, resulting in time-consuming and inefficient drug discovery. To address these issues, we introduce DrugGen, an enhanced model based on the DrugGPT structure. DrugGen is fine-tuned on approved drug-target interactions and optimized with proximal policy optimization. By giving reward feedback from protein-ligand binding affinity prediction using pre-trained transformers (PLAPT) and a customized invalid structure assessor, DrugGen significantly improves performance. Evaluation across multiple targets demonstrated that DrugGen achieves 100% valid structure generation compared to 95.5% with DrugGPT and produced molecules with higher predicted binding affinities (7.22 [6.30-8.07]) compared to DrugGPT (5.81 [4.97-6.63]) while maintaining diversity and novelty. Docking simulations further validate its ability to generate molecules targeting binding sites effectively. For example, in the case of fatty acid-binding protein 5 (FABP5), DrugGen generated molecules with superior docking scores (FABP5/11, -9.537 and FABP5/5, -8.399) compared to the reference molecule (Palmitic acid, -6.177). Beyond lead compound generation, DrugGen also shows potential for drug repositioning and creating novel pharmacophores for existing targets. By producing high-quality small molecules, DrugGen provides a high-performance medium for advancing pharmaceutical research and drug discovery.
• Abstract（参考訳）: 従来の薬物設計は、化学的、生物学的に複雑であり、しばしば臨床試験で高い失敗率をもたらすため、重大な課題に直面している。 ディープラーニングの進歩、特に生成モデルは、これらの課題に対する潜在的な解決策を提供する。 1つの有望なアルゴリズムは、入力タンパク質配列の小さな分子を生成するトランスフォーマーベースのモデルであるD薬GPTである。 有望ではあるが、化学的に有効な構造と無効な構造の両方を生成し、承認された薬物の特徴を組み込まないため、時間のかかる薬物発見と非効率な薬物発見をもたらす。 これらの課題に対処するために,DragonGPT構造に基づく拡張モデルであるDragonGenを紹介する。 DrugGenは承認された薬物と標的の相互作用を微調整し、近位ポリシー最適化に最適化されている。 タンパク質-リガンド結合親和性予測 (PLAPT) とカスタマイズ無効構造評価器を用いて, タンパク質-リガンド結合親和性予測から報奨フィードバックを得ることにより, 性能を著しく向上させる。 複数の標的に対して評価したところ、DragonGenは95.5%と比較して100%有効な構造生成を達成し、予測される結合親和性(7.22[6.30-8.07])の高い分子を創出し、多様性と新規性を保ちながら5.81[4.97-6.63])と比較した。 ドッキングシミュレーションは、結合部位を標的とする分子を効果的に生成する能力をさらに検証する。 例えば、脂肪酸結合タンパク質5(FABP5)の場合、DragonGenは基準分子(Palmitic acid, -6.177)と比較して優れたドッキングスコア(FABP5/11, -9.537, FABP5/5, -8.399)を持つ分子を生成する。 鉛化合物生成の他に、DragonGenは、既存の標的に対する新しい薬局の配置と創薬の可能性も示している。 高品質の小さな分子を生産することで、薬学研究と薬物発見を進めるための高性能な媒体を提供する。

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