論文の概要: Fitness aligned structural modeling enables scalable virtual screening with AuroBind

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.02137v1
• Date: Mon, 04 Aug 2025 07:34:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 18:25:22.227526
• Title: Fitness aligned structural modeling enables scalable virtual screening with AuroBind
• Title（参考訳）: AuroBindによるスケーラブルな仮想スクリーニングを実現するフィットネスアライメント構造モデリング
• Abstract要約: AuroBindは、100万規模のケモゲノミクスデータ上に、カスタム原子レベルの構造モデルを微調整するスケーラブルな仮想スクリーニングフレームワークである。 AuroBindは、直接選好最適化、高信頼錯体からの自己蒸留、教師-学生加速戦略を統合している。 AuroBindは10の疾患関連目標に対して、実験的なヒット率7-69%を達成し、トップ化合物はナノモラール下からピコモラールに到達した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.720030595081845
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Most human proteins remain undrugged, over 96% of human proteins remain unexploited by approved therapeutics. While structure-based virtual screening promises to expand the druggable proteome, existing methods lack atomic-level precision and fail to predict binding fitness, limiting translational impact. We present AuroBind, a scalable virtual screening framework that fine-tunes a custom atomic-level structural model on million-scale chemogenomic data. AuroBind integrates direct preference optimization, self-distillation from high-confidence complexes, and a teacher-student acceleration strategy to jointly predict ligand-bound structures and binding fitness. The proposed models outperform state-of-the-art models on structural and functional benchmarks while enabling 100,000-fold faster screening across ultra-large compound libraries. In a prospective screen across ten disease-relevant targets, AuroBind achieved experimental hit rates of 7-69%, with top compounds reaching sub-nanomolar to picomolar potency. For the orphan GPCRs GPR151 and GPR160, AuroBind identified both agonists and antagonists with success rates of 16-30%, and functional assays confirmed GPR160 modulation in liver and prostate cancer models. AuroBind offers a generalizable framework for structure-function learning and high-throughput molecular screening, bridging the gap between structure prediction and therapeutic discovery.
• Abstract（参考訳）: ヒトのタンパク質の96%以上は、承認された治療薬によって未発見のままである。 構造に基づく仮想スクリーニングは、薬剤性プロテオームを拡張することを約束するが、既存の手法では原子レベルの精度が欠如し、結合適合の予測に失敗し、翻訳の影響を制限している。 AuroBindは、100万規模のケモゲノミクスデータ上に、カスタム原子レベルの構造モデルを微調整するスケーラブルな仮想スクリーニングフレームワークである。 AuroBindは、直接選好最適化、高信頼錯体からの自己蒸留、およびリガンド結合構造と結合適合性を共同で予測する教師-学生加速戦略を統合する。 提案したモデルは、構造的および機能的ベンチマークにおける最先端モデルよりも優れ、超大規模複合ライブラリでの10万倍高速スクリーニングを可能にする。 AuroBindは10の疾患関連目標に対して、実験的なヒット率7-69%を達成し、トップ化合物はナノモラール下からピコモラールに到達した。 孤児のGPCR GPR151とGPR160について、AuroBindはアゴニストとアンタゴニストの両方を16-30%の成功率で同定し、肝および前立腺癌モデルにおけるGPR160の調節を確認した。 AuroBindは、構造関数学習と高スループット分子スクリーニングのための一般化可能なフレームワークを提供し、構造予測と治療発見のギャップを埋めている。

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