論文の概要: Boltzina: Efficient and Accurate Virtual Screening via Docking-Guided Binding Prediction with Boltz-2

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.17555v1
• Date: Sun, 24 Aug 2025 23:40:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-26 18:43:45.583326
• Title: Boltzina: Efficient and Accurate Virtual Screening via Docking-Guided Binding Prediction with Boltz-2
• Title（参考訳）: Boltzina: Docking-Guided Binding Prediction with Boltz-2による高効率かつ高精度な仮想スクリーニング
• Authors: Kairi Furui, Masahito Ohue,
• Abstract要約: 構造に基づく薬物発見では、従来の分子ドッキング法による仮想スクリーニングを迅速に行うことができるが、予測精度の限界に悩まされる。 近年、Boltz-2が提案され、結合親和性予測の精度は極めて高いが、GPU当たりの化合物あたり約20秒を要する。 本研究では,Boltz-2の高精度性を生かし,計算効率を大幅に向上させる新しいフレームワークであるBoltzinaを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In structure-based drug discovery, virtual screening using conventional molecular docking methods can be performed rapidly but suffers from limitations in prediction accuracy. Recently, Boltz-2 was proposed, achieving extremely high accuracy in binding affinity prediction, but requiring approximately 20 seconds per compound per GPU, making it difficult to apply to large-scale screening of hundreds of thousands to millions of compounds. This study proposes Boltzina, a novel framework that leverages Boltz-2's high accuracy while significantly improving computational efficiency. Boltzina achieves both accuracy and speed by omitting the rate-limiting structure prediction from Boltz-2's architecture and directly predicting affinity from AutoDock Vina docking poses. We evaluate on eight assays from the MF-PCBA dataset and show that while Boltzina performs below Boltz-2, it provides significantly higher screening performance compared to AutoDock Vina and GNINA. Additionally, Boltzina achieved up to 11.8$\times$ faster through reduced recycling iterations and batch processing. Furthermore, we investigated multi-pose selection strategies and two-stage screening combining Boltzina and Boltz-2, presenting optimization methods for accuracy and efficiency according to application requirements. This study represents the first attempt to apply Boltz-2's high-accuracy predictions to practical-scale screening, offering a pipeline that combines both accuracy and efficiency in computational biology. The Boltzina is available on github; https://github.com/ohuelab/boltzina.
• Abstract（参考訳）: 構造に基づく薬物発見では、従来の分子ドッキング法による仮想スクリーニングを迅速に行うことができるが、予測精度の限界に悩まされる。 近年、Boltz-2は結合親和性予測において極めて高い精度で提案されているが、1GPU当たり約20秒の化合物を必要とするため、数十万から数百万の化合物の大規模スクリーニングには適用が困難である。 本研究では,Boltz-2の高精度性を生かし,計算効率を大幅に向上させる新しいフレームワークであるBoltzinaを提案する。 Boltzinaは、Boltz-2アーキテクチャからのレート制限構造予測を省略し、AutoDock Vinaドッキングポーズからの親和性を直接予測することで、精度と速度の両方を達成する。 MF-PCBAデータセットから8つの評価を行い,BoltzinaがBoltz-2以下で実行されているのに対して,AutoDock VinaやGNINAと比較して,スクリーニング性能が著しく向上していることを示す。 さらにBoltzinaは、リサイクルのイテレーションとバッチ処理の削減により、11.8$\times$の高速化を実現した。 さらに,BoltzinaとBoltz-2を組み合わせたマルチポジション選択手法と2段階スクリーニングについて検討し,アプリケーション要求に応じて精度と効率の最適化手法を提案する。 この研究はボルツ2の高精度予測を実用規模のスクリーニングに適用する最初の試みであり、計算生物学における精度と効率の両立したパイプラインを提供する。 Boltzinaはgithub; https://github.com/ohuelab/boltzina.comで入手できる。

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