論文の概要: Generative design and validation of therapeutic peptides for glioblastoma based on a potential target ATP5A

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.02030v1
• Date: Wed, 19 Nov 2025 11:17:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-07 19:06:32.420632
• Title: Generative design and validation of therapeutic peptides for glioblastoma based on a potential target ATP5A
• Title（参考訳）: ATP5Aを標的としたグリオ芽腫治療ペプチドの創製と評価
• Authors: Hao Qian, Pu You, Lin Zeng, Jingyuan Zhou, Dengdeng Huang, Kaicheng Li, Shikui Tu, Lei Xu,
• Abstract要約: 本稿では、ATP5Aを標的とするペプチドを最適化するために、生成モデリングと実験的検証を組み合わせたフレームワークを提案する。 最初の鉛ペプチド条件のフローマッチングモデルとして、POTFlowは治療ペプチド設計のための一般化可能なフレームワークとして強力なポテンシャルを持っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.133911733817563
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Glioblastoma (GBM) remains the most aggressive tumor, urgently requiring novel therapeutic strategies. Here, we present a dry-to-wet framework combining generative modeling and experimental validation to optimize peptides targeting ATP5A, a potential peptide-binding protein for GBM. Our framework introduces the first lead-conditioned generative model, which focuses exploration on geometrically relevant regions around lead peptides and mitigates the combinatorial complexity of de novo methods. Specifically, we propose POTFlow, a \underline{P}rior and \underline{O}ptimal \underline{T}ransport-based \underline{Flow}-matching model for peptide optimization. POTFlow employs secondary structure information (e.g., helix, sheet, loop) as geometric constraints, which are further refined by optimal transport to produce shorter flow paths. With this design, our method achieves state-of-the-art performance compared with five popular approaches. When applied to GBM, our method generates peptides that selectively inhibit cell viability and significantly prolong survival in a patient-derived xenograft (PDX) model. As the first lead peptide-conditioned flow matching model, POTFlow holds strong potential as a generalizable framework for therapeutic peptide design.
• Abstract（参考訳）: Glioblastoma (GBM) が最も攻撃的な腫瘍であり,新たな治療戦略が必要である。 本稿では,GBMのペプチド結合タンパク質であるATP5Aを標的とするペプチドを,生成モデルと実験的検証を組み合わせたドライ・トゥ・ウェット・フレームワークを提案する。 本フレームワークでは,鉛ペプチド周辺の幾何学的関連領域を探索し,デノボ法の組合せ複雑性を緩和する最初の鉛条件生成モデルを提案する。 具体的には、ペプチド最適化のためのPOTFlow, a \underline{P}rior and \underline{O}ptimal \underline{T}ransport-based \underline{Flow}-matching modelを提案する。 POTFlowは、幾何学的制約として二次構造情報(例えば、ヘリックス、シート、ループ)を使用し、より短い流れ経路を生成するために最適な輸送によってさらに洗練される。 提案手法は,5つの一般的な手法と比較して,最先端の性能を実現する。 GBMに適用すると,患者由来のXenograft(PDX)モデルにおいて,細胞生存性を選択的に抑制し,生存を著しく延長するペプチドが生成される。 最初の鉛ペプチド条件のフローマッチングモデルとして、POTFlowは治療ペプチド設計のための一般化可能なフレームワークとして強力なポテンシャルを持っている。

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