論文の概要: SPRINT Enables Interpretable and Ultra-Fast Virtual Screening against Thousands of Proteomes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15418v1
- Date: Sat, 23 Nov 2024 02:39:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-26 14:18:38.766134
- Title: SPRINT Enables Interpretable and Ultra-Fast Virtual Screening against Thousands of Proteomes
- Title（参考訳）: SPRINTは、何千ものプロテオームに対して、解釈可能で超高速な仮想スクリーニングを可能にする
- Authors: Andrew T. McNutt, Abhinav K. Adduri, Caleb N. Ellington, Monica T. Dayao, Eric P. Xing, Hosein Mohimani, David R. Koes,
- Abstract要約: SPRINTは、DTIのための全プロテオームと新しい作用機構に対して、全ての化学ライブラリーをスクリーニングするためのベクトルベースのアプローチである。
SPRINTは正確かつ解釈可能なだけでなく、超高速で、ENAMINE Real Databaseに対してヒトのプロテオーム全体を問い合わせるのに16分かかります。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.0426830266348
- License:
- Abstract: Virtual screening of small molecules against protein targets can accelerate drug discovery and development by predicting drug-target interactions (DTIs). However, structure-based methods like molecular docking are too slow to allow for broad proteome-scale screens, limiting their application in screening for off-target effects or new molecular mechanisms. Recently, vector-based methods using protein language models (PLMs) have emerged as a complementary approach that bypasses explicit 3D structure modeling. Here, we develop SPRINT, a vector-based approach for screening entire chemical libraries against whole proteomes for DTIs and novel mechanisms of action. SPRINT improves on prior work by using a self-attention based architecture and structure-aware PLMs to learn drug-target co-embeddings for binder prediction, search, and retrieval. SPRINT achieves SOTA enrichment factors in virtual screening on LIT-PCBA and DTI classification benchmarks, while providing interpretability in the form of residue-level attention maps. In addition to being both accurate and interpretable, SPRINT is ultra-fast: querying the whole human proteome against the ENAMINE Real Database (6.7B drugs) for the 100 most likely binders per protein takes 16 minutes. SPRINT promises to enable virtual screening at an unprecedented scale, opening up new opportunities for in silico drug repurposing and development. SPRINT is available on the web as ColabScreen: https://bit.ly/colab-screen
- Abstract（参考訳）: タンパク質標的に対する小さな分子の仮想スクリーニングは、ドラッグ・ターゲット相互作用(DTI)を予測することによって、薬物の発見と開発を加速させる。
しかし、分子ドッキングのような構造に基づく手法はあまりに遅く、プロテオームスケールの広いスクリーンを可能にし、オフターゲット効果のスクリーニングや新しい分子機構への応用を制限する。
近年, タンパク質言語モデル (PLM) を用いたベクトルベース手法が, 明示的な3次元構造モデリングを回避した補完的手法として出現している。
本稿では,DTIのプロテオーム全体に対する化学ライブラリ全体に対するベクターベースのスクリーニング手法であるSPRINTを開発し,その作用機構について述べる。
SPRINTは、自己認識型アーキテクチャと構造認識型PLMを使用して、バインダー予測、検索、検索のためのドラッグターゲット共埋め込みを学習することにより、以前の作業を改善する。
SPRINTは、LIT-PCBAおよびDTI分類ベンチマークにおける仮想スクリーニングにおけるSOTA濃縮係数を達成し、残差レベルのアテンションマップの形で解釈性を提供する。
SPRINTは正確かつ解釈可能であり、ENAMINE Real Database (6.7Bの薬物)に対してヒトのプロテオーム全体を問い合わせるのに16分かかる。
SPRINTは、前例のない規模のバーチャルスクリーニングを可能にすることを約束し、シリコドラッグの購入と開発のための新たな機会を開く。
SPRINTはWeb上でColabScreenとして利用可能である。
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