Core Concepts
3D分子生成と最適化フレームワークを組み合わせた新しい手法で、高いバインディングアフィニティを持つ分子を生成することが可能。
Abstract
著者らは、MolEdit3Dという新しい手法を提案しており、3Dグラフ編集モデルを使用して分子を生成し、目的の特性を最適化している。
MolEdit3Dは、他の既存のSBDDモデルよりも優れたパフォーマンスを示し、バインディングアフィニティや成功率などの評価指標でSOTAの成績を収めている。
2D構造や立体構造などさまざまな特性において、MolEdit3Dが参照分子と一致することが示されている。
Introduction
Structure-Based Drug Design aims to generate high affinity ligands with prior knowledge of 3D target structures.
Existing methods face challenges due to data constraints and misalignment between action space and objective.
Proposed Method: MolEdit3D
Combines 3D molecular generation with optimization frameworks.
Utilizes a novel 3D graph editing model for molecule generation and optimization.
Experiments and Results
MolEdit3D outperforms other SBDD models in terms of Validity, Success Rate, High Affinity, Vina Score, QED, and SA.
Generated molecules demonstrate strong agreement with reference molecules in both 2D and 3D properties.
Stats
"Vinaスコア: -11.5 QED:0.72 sa:0.77"
"vina: -11.0 qed:0.84 sa:0.87"
"vina: -11.2 qed:0.72 sa:0.84"
"vina:-11.7 qed:0.76 sa:0.82"
"vina:-11.4 qed:0.70 sa:0.80"
"vina:-11.7 qed:0.79 sa:0.81"