論文の概要: Concept-Driven Deep Learning for Enhanced Protein-Specific Molecular Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.08160v1
- Date: Tue, 11 Mar 2025 08:21:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-12 15:42:00.065071
- Title: Concept-Driven Deep Learning for Enhanced Protein-Specific Molecular Generation
- Title（参考訳）: タンパク質特異的分子生成のための概念駆動型深層学習
- Authors: Taojie Kuang, Qianli Ma, Athanasios V. Vasilakos, Yu Wang, Qiang, Cheng, Zhixiang Ren,
- Abstract要約: 本稿では,特定のタンパク質に適したフラグメントベースの分子生成フレームワークを提案する。
本手法は, 創薬性および結合親和性を大幅に改善し, 薬物類似度は4%, 合成親和性は6%向上した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.09898110053281
- License:
- Abstract: In recent years, deep learning techniques have made significant strides in molecular generation for specific targets, driving advancements in drug discovery. However, existing molecular generation methods present significant limitations: those operating at the atomic level often lack synthetic feasibility, drug-likeness, and interpretability, while fragment-based approaches frequently overlook comprehensive factors that influence protein-molecule interactions. To address these challenges, we propose a novel fragment-based molecular generation framework tailored for specific proteins. Our method begins by constructing a protein subpocket and molecular arm concept-based neural network, which systematically integrates interaction force information and geometric complementarity to sample molecular arms for specific protein subpockets. Subsequently, we introduce a diffusion model to generate molecular backbones that connect these arms, ensuring structural integrity and chemical diversity. Our approach significantly improves synthetic feasibility and binding affinity, with a 4% increase in drug-likeness and a 6% improvement in synthetic feasibility. Furthermore, by integrating explicit interaction data through a concept-based model, our framework enhances interpretability, offering valuable insights into the molecular design process.
- Abstract（参考訳）: 近年、深層学習技術は特定の標的の分子生成に大きな進歩をもたらし、薬物発見の進歩を促している。
しかし、既存の分子生成法では、原子レベルでの操作には合成可能性、薬物類似性、解釈性が欠如している場合が多く、フラグメントベースのアプローチはタンパク質と分子の相互作用に影響を与える包括的な要因をしばしば見落としている。
これらの課題に対処するために、特定のタンパク質に適したフラグメントベースの分子生成フレームワークを提案する。
本手法は,タンパク質サブポケットと分子アーム概念に基づくニューラルネットワークの構築から始まり,相互作用力情報と幾何学的相補性を,特定のタンパク質サブポケットのサンプル分子アームに体系的に統合する。
その後、これらの腕を結ぶ分子のバックボーンを生成する拡散モデルを導入し、構造的整合性と化学的多様性を確保する。
本手法は, 創薬性および結合親和性を大幅に改善し, 薬物類似度は4%, 合成親和性は6%向上した。
さらに,概念に基づくモデルによる明示的な相互作用データの統合により,分子設計プロセスに関する貴重な洞察を提供するとともに,解釈可能性を向上させる。
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