論文の概要: PINN-MEP: Continuous Neural Representations for Minimum-Energy Path Discovery in Molecular Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.16381v2
- Date: Mon, 28 Apr 2025 12:15:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.986841
- Title: PINN-MEP: Continuous Neural Representations for Minimum-Energy Path Discovery in Molecular Systems
- Title（参考訳）: PINN-MEP:分子系における最小エネルギー経路探索のための連続神経表現
- Authors: Magnus Petersen, Roberto Covino,
- Abstract要約: 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を用いた連続最適化問題として遷移経路生成を再構成する手法を提案する。
遷移経路を暗黙的な神経機能として表現することにより、高価な経路サンプリングを必要とせず、物理的に現実的な遷移経路の効率的な発見を可能にする。
ウシ膵トリプシンインヒビター(BPTI)を8,300個以上含む2種類のタンパク質に対して,本法の有効性を実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Characterizing conformational transitions in physical systems remains a fundamental challenge in the computational sciences. Traditional sampling methods like molecular dynamics (MD) or MCMC often struggle with the high-dimensional nature of molecular systems and the high energy barriers of transitions between stable states. While these transitions are rare events in simulation timescales, they often represent the most biologically significant processes - for example, the conformational change of an ion channel protein from its closed to open state, which controls cellular ion flow and is crucial for neural signaling. Such transitions in real systems may take milliseconds to seconds but could require months or years of continuous simulation to observe even once. We present a method that reformulates transition path generation as a continuous optimization problem solved through physics-informed neural networks (PINNs) inspired by string methods for minimum-energy path (MEP) generation. By representing transition paths as implicit neural functions and leveraging automatic differentiation with differentiable molecular dynamics force fields, our method enables the efficient discovery of physically realistic transition pathways without requiring expensive path sampling. We demonstrate our method's effectiveness on two proteins, including an explicitly hydrated bovine pancreatic trypsin inhibitor (BPTI) system with over 8,300 atoms.
- Abstract（参考訳）: 物理系におけるコンフォーメーション遷移を特徴づけることは、計算科学における根本的な課題である。
分子動力学(MD)やMCMCのような伝統的なサンプリング法は、しばしば分子系の高次元の性質と安定状態間の遷移の高エネルギー障壁に苦しむ。
これらの遷移はシミュレーションの時間スケールではまれな現象であるが、しばしば最も生物学的に重要な過程を示す。例えば、イオンチャネルタンパク質の閉状態から開状態へのコンフォメーション変化は、細胞イオンの流れを制御し、神経シグナル伝達に不可欠である。
実際のシステムにおけるそのような遷移はミリ秒から秒を要することもあるが、一度でも観察するには数ヶ月や数年の連続的なシミュレーションが必要である。
本稿では,最小エネルギー経路(MEP)生成のための弦法に着想を得た物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を用いて,連続的な最適化問題として遷移経路生成を再構成する手法を提案する。
遷移経路を暗黙的な神経機能として表現し, 分子動力学力場による自動微分を活用することにより, 高価な経路サンプリングを必要とせず, 物理的に現実的な遷移経路の効率的な発見を可能にする。
ウシ膵トリプシンインヒビター(BPTI)を8,300個以上含む2種類のタンパク質に対して,本法の有効性を実証した。
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