論文の概要: Harmonic Torsional Diffusion for Protein-Ligand Flexible Docking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.20366v1
• Date: Thu, 18 Jun 2026 21:18:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-28 05:09:55.28478
• Title: Harmonic Torsional Diffusion for Protein-Ligand Flexible Docking
• Title（参考訳）: タンパク質-リガンドフレキシブルドッキングのための高調波ねじり拡散
• Abstract要約: フレキシブルなタンパク質リガンドドッキングのための調和的なねじり拡散フレームワークであるHarmonyを紹介する。 PDBBindベンチマークでは、Harmonyは最近のフレキシブルドッキング法よりも、リガンドポーズ精度とポケット全原子再構成を改善している。 EBNA1とKRAS G12Dのケーススタディでは、極性および浅い結合部位における方法の挙動が示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.246947894276547
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Molecular docking requires reasoning jointly about ligand pose and protein flexibility. Most diffusion-based docking models predict torsional updates with generic Euclidean heads that ignore the periodic geometry of angular variables. This mismatch is especially limiting in flexible docking, where ligand conformations and pocket side chains co-adapt to form the bound complex. Here, we introduce Harmony, a harmonic torsional diffusion framework for flexible protein-ligand docking. Harmony parameterizes ligand and side-chain torsional score fields as derivatives of learned harmonic potentials on the circle, whose noise-level dependence is supplied analytically by the heat semigroup of variance-exploding diffusion on the torus. This construction makes periodicity explicit and gives the model a frequency-aware inductive bias over rotameric motion. On the PDBBind benchmark, Harmony improves ligand pose accuracy and pocket all-atom reconstruction over recent flexible docking methods. On PoseBusters, it improves the physical validity of generated complexes. Case studies on EBNA1 and KRAS G12D illustrate the method's behavior on a polar and a shallow binding site, respectively. Together, these results indicate that aligning the score parameterization with the geometry of the diffusion process is a simple and effective lever for improving flexible docking.
• Abstract（参考訳）: 分子ドッキングはリガンドのポーズとタンパク質の柔軟性を共同で推論する必要がある。 ほとんどの拡散に基づくドッキングモデルは、角変数の周期幾何学を無視した一般的なユークリッドヘッドによるねじれ更新を予測する。 このミスマッチは、リガンド配座とポケット側鎖が共役して結合複合体を形成する柔軟なドッキングにおいて特に制限される。 本稿では、柔軟なタンパク質-リガンドドッキングのための調和なねじり拡散フレームワークであるHarmonyを紹介する。 ハーモニーは、円上の学習された調和ポテンシャルの微分としてリガンドと側鎖のねじりスコア場をパラメータ化し、そのノイズレベル依存はトーラス上の分散拡散の熱半群によって解析的に供給される。 この構造は周期性を明確にし、ロータマー運動に対する周波数認識帰納バイアスを与える。 PDBBindベンチマークでは、Harmonyは最近のフレキシブルドッキング法よりも、リガンドポーズ精度とポケット全原子再構成を改善している。 PoseBustersでは、生成された錯体の物理的妥当性を改善する。 EBNA1とKRAS G12Dのケーススタディでは、それぞれ極性および浅部結合部位における手法の挙動が示されている。 これらの結果は, フレキシブルドッキングを改善するための単純かつ効果的なレバーであることを示す。

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