論文の概要: PoseX: AI Defeats Physics Approaches on Protein-Ligand Cross Docking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.01700v1
• Date: Sat, 03 May 2025 05:35:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.235131
• Title: PoseX: AI Defeats Physics Approaches on Protein-Ligand Cross Docking
• Title（参考訳）: PoseX: タンパク質とリガンドのクロスドッキングに関する物理学的アプローチをAIが定義
• Authors: Yize Jiang, Xinze Li, Yuanyuan Zhang, Jin Han, Youjun Xu, Ayush Pandit, Zaixi Zhang, Mengdi Wang, Mengyang Wang, Chong Liu, Guang Yang, Yejin Choi, Wu-Jun Li, Tianfan Fu, Fang Wu, Junhong Liu,
• Abstract要約: 我々は、セルフドッキングとクロスドッキングに焦点を当てたオープンソースのベンチマークであるPoseXを提案する。 自己ドッキング用718項目とクロスドッキング用1,312項目の新たな評価データセットをキュレートする。 従来の物理手法やAIドッキング手法を含む,3つの方法論カテゴリに22のドッキング手法を組み込んだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.76447568426276
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, significant progress has been made in protein-ligand docking, especially in modern deep learning methods, and some benchmarks were proposed, e.g., PoseBench, Plinder. However, these benchmarks suffer from less practical evaluation setups (e.g., blind docking, self docking), or heavy framework that involves training, raising challenges to assess docking methods efficiently. To fill this gap, we proposed PoseX, an open-source benchmark focusing on self-docking and cross-docking, to evaluate the algorithmic advances practically and comprehensively. Specifically, first, we curate a new evaluation dataset with 718 entries for self docking and 1,312 for cross docking; second, we incorporate 22 docking methods across three methodological categories, including (1) traditional physics-based methods (e.g., Schr\"odinger Glide), (2) AI docking methods (e.g., DiffDock), (3) AI co-folding methods (e.g., AlphaFold3); third, we design a relaxation method as post-processing to minimize conformation energy and refine binding pose; fourth, we released a leaderboard to rank submitted models in real time. We draw some key insights via extensive experiments: (1) AI-based approaches have already surpassed traditional physics-based approaches in overall docking accuracy (RMSD). The longstanding generalization issues that have plagued AI molecular docking have been significantly alleviated in the latest models. (2) The stereochemical deficiencies of AI-based approaches can be greatly alleviated with post-processing relaxation. Combining AI docking methods with the enhanced relaxation method achieves the best performance to date. (3) AI co-folding methods commonly face ligand chirality issues, which cannot be resolved by relaxation. The code, curated dataset and leaderboard are released at https://github.com/CataAI/PoseX.
• Abstract（参考訳）: 近年,タンパク質-リガンドドッキング,特に最近のディープラーニング手法において顕著な進歩が見られ,PoseBench,Plinderなどのベンチマークが提案されている。 しかしながら、これらのベンチマークは、実践的でない評価設定(例えば、ブラインドドッキング、セルフドッキング)や、トレーニングを含む重いフレームワークに悩まされており、ドッキング手法を効率的に評価する上での課題が提起されている。 このギャップを埋めるために,我々は,自己ドッキングとクロスドッキングに着目したオープンソースのベンチマークPoseXを提案し,アルゴリズムの進歩を実用的かつ包括的に評価した。 具体的には、まず、自己ドッキングのための718項目とクロスドッキングのための1,312項目の新たな評価データセットをキュレートし、次に、(1)物理に基づく従来の方法(例 , Schr\"odinger Glide)、(2)AIドッキング手法(例 , DiffDock)、(3)AIコフォールディング手法(例 , AlphaFold3)、(3)AIコフォールディング手法(例 , AlphaFold3)を含む3つの方法論カテゴリに22のドッキング手法を組み込んだ。 1)AIベースのアプローチは、全体のドッキング精度(RMSD)において、従来の物理学ベースのアプローチをすでに超越している。 AI分子ドッキングを悩ませてきた長年にわたる一般化問題は、最新のモデルでは大幅に緩和されてきた。 2)AIに基づくアプローチの立体化学的欠陥は,後処理の緩和によって大幅に緩和できる。 AIドッキング法と拡張緩和法を組み合わせることで、これまでで最高のパフォーマンスを実現している。 (3)AIの共同折り畳み手法は, 緩和によって解決できないリガンドキラリティ問題に直面することが多い。 コード、キュレートされたデータセット、およびリーダーボードはhttps://github.com/CataAI/PoseX.comで公開されている。

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