論文の概要: Accurate Pocket Identification for Binding-Site-Agnostic Docking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02371v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 14:52:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:21:56.264801
• Title: Accurate Pocket Identification for Binding-Site-Agnostic Docking
• Title（参考訳）: バインディングサイト非依存ドッキングのための正確なポケット識別
• Authors: Yaroslav Balytskyi, Inna Hubenko, Alina Balytska, Christopher V. Kelly,
• Abstract要約: ドッキングとのシームレスな統合のためのポケットフィンディングアルゴリズムを開発した。 AutoDock Vinaを導く場合、RAPID-NetはPoseBustersベンチマークでDiffBindFRを上回っている。 PUResNetとKalasantyを抜いて、ドッキング精度とポケットリガンドの交差点レートを上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate identification of druggable pockets is essential for structure-based drug design. However, most pocket-identification algorithms prioritize their geometric properties over downstream docking performance. To address this limitation, we developed RAPID-Net, a pocket-finding algorithm for seamless integration with docking workflows. When guiding AutoDock Vina, RAPID-Net outperforms DiffBindFR on the PoseBusters benchmark and enables blind docking on large proteins that AlphaFold 3 cannot process as a whole. Furthermore, RAPID-Net surpasses PUResNet and Kalasanty in docking accuracy and pocket-ligand intersection rates across diverse datasets, including PoseBusters, Astex Diverse Set, BU48, and Coach420. When accuracy is evaluated as ``at least one correct pose in the ensemble'', RAPID-Net outperforms AlphaFold 3 on the PoseBusters benchmark, suggesting that our approach can be further improved with a suitable pose reweighting tool offering a cost-effective and competitive alternative to AlphaFold 3 for docking. Finally, using several therapeutically relevant examples, we demonstrate the ability of RAPID-Net to identify remote functional sites, highlighting its potential to facilitate the development of innovative therapeutics.
• Abstract（参考訳）: 薬剤性ポケットの正確な識別は、構造に基づく医薬品設計に不可欠である。 しかし、ほとんどのポケット識別アルゴリズムは、下流ドッキング性能よりも幾何学的特性を優先する。 この制限に対処するため,ドッキングワークフローとのシームレスな統合のためのポケットフィンディングアルゴリズムであるRAPID-Netを開発した。 AutoDock Vinaを指導する際、RAPID-NetはPoseBustersベンチマークでDiffBindFRを上回り、AlphaFold 3では処理できない大きなタンパク質のドッキングを可能にする。 さらにRAPID-Netは、PoseBusters、Astex Diverse Set、BU48、Coach420など、さまざまなデータセット間のドッキング精度とポケットリガンドの交差率において、PUResNetとKalasantyを上回っている。 In least one correct pose in the ensemble''と評価された場合、RAPID-NetはPoseBustersベンチマークでAlphaFold 3より優れており、ドッキング用のAlphaFold 3のコスト効率と競争力のある代替手段として適切なポーズ強調ツールを用いて、我々のアプローチをさらに改善することができることを示唆している。 最後に,RAPID-Netがリモート機能部位を同定し,革新的な治療法の開発を促進する可能性を明らかにする。

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