論文の概要: Follow the MEP: Scalable Neural Representations for Minimum-Energy Path Discovery in Molecular Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.16381v6
- Date: Thu, 18 Sep 2025 22:39:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-22 14:11:06.9872
- Title: Follow the MEP: Scalable Neural Representations for Minimum-Energy Path Discovery in Molecular Systems
- Title（参考訳）: MEPのフォロー:分子系における最小エネルギー経路探索のためのスケーラブルなニューラル表現
- Authors: Magnus Petersen, Gemma Roig, Roberto Covino,
- Abstract要約: 本稿では,高速かつスケーラブルなニューラル最適化問題としてMEP発見を再構成する手法を提案する。
3500以上の原子を持つBPTI系を含む2つのタンパク質に対するこのアプローチを実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.257560917160816
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Characterizing conformational transitions in physical systems remains a fundamental challenge, as traditional sampling methods struggle with the high-dimensional nature of molecular systems and high-energy barriers between stable states. These rare events often represent the most biologically significant processes, yet may require months of continuous simulation to observe. One way to understand the function and mechanics of such systems is through the minimum energy path (MEP), which represents the most probable transition pathway between stable states in the high-friction, low-temperature limit. We present a method that reformulates MEP discovery as a fast and scalable neural optimization problem. By representing paths as implicit neural representations and training with differentiable molecular force fields, our method discovers transition pathways without expensive sampling. Our approach scales to large biomolecular systems through a simple loss function derived from the path's likelihood via the Onsager-Machlup action and a scalable new architecture, AdaPath. We demonstrate this approach on two proteins, including an explicitly hydrated BPTI system with more than 3,500 atoms. Our method identifies a MEP that captures the same conformational change observed in a millisecond-scale molecular dynamics (MD) simulation in just minutes on a standard GPU, rather than weeks on a specialized cluster.
- Abstract（参考訳）: 分子系の高次元の性質と安定状態間の高エネルギー障壁に苦しむ従来のサンプリング法は、物理系のコンフォメーション遷移を特徴づけることが根本的な課題である。
これらの稀な事象は、しばしば最も生物学的に重要な過程を示すが、観察には数ヶ月の連続的なシミュレーションが必要である。
このような系の機能と力学を理解する一つの方法は、極小エネルギー経路(MEP)を通してであり、この経路は、高摩擦の低温限界における安定状態間の最も起こりうる遷移経路である。
本稿では,高速かつスケーラブルなニューラル最適化問題としてMEP発見を再構成する手法を提案する。
経路を暗黙の神経表現として表現し、異なる分子力場で訓練することにより、高価なサンプリングなしで遷移経路を発見する。
提案手法は,Onsager-Machlup アクションとスケーラブルな新しいアーキテクチャであるAdaPath を用いて,経路の確率から得られた単純な損失関数を用いて,大規模生体分子システムにスケールする。
3500以上の原子を持つBPTI系を含む2つのタンパク質に対するこのアプローチを実証した。
そこで本手法では,ミリ秒スケール分子動力学シミュレーション(MD)で観測された同じコンフォメーション変化を,標準GPU上でわずか数分で検出するMEPを,特別なクラスタ上で数週間ではなく数週間で検出する。
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