구조 기반 약물 설계를 위한 자기회귀 확산 모델링 AUTODIFF

Основні поняття

AUTODIFF는 분자 구조의 유효성과 현실성을 보장하면서도 높은 결합 친화도를 가진 분자를 생성할 수 있는 새로운 확산 기반 프래그먼트 자기회귀 생성 모델이다.

Анотація

이 논문은 구조 기반 약물 설계(SBDD) 문제를 다루며, 기존 방법들이 겪는 무효한 국부 구조 또는 비현실적인 구조 문제를 해결하기 위해 AUTODIFF를 제안한다.
AUTODIFF의 핵심 구성요소는 다음과 같다:

분자 조립 전략: 새로운 "conformal motif" 전략을 제안하여 분자의 국부 구조 정보를 완전히 보존한다.
생성 모델: 확산 모델과 프래그먼트 기반 자기회귀 생성을 결합하여 현실적인 분자를 생성한다.
평가 프레임워크: 분자량 범위를 제한하고 새로운 지표를 도입하여 구조 유효성과 결합 친화도를 더 공정하고 실용적으로 평가한다.

실험 결과, AUTODIFF는 기존 모델들에 비해 구조적 유효성과 결합 친화도가 우수한 분자를 생성할 수 있음을 보여준다.

Статистика

이 논문에서 제안한 AUTODIFF 모델은 기존 모델들에 비해 분자의 원자 간 거리 분포와 탄소-탄소 결합 거리 분포가 참조 데이터와 더 유사하다.
AUTODIFF는 분자의 결합각 분포에 대해서도 참조 데이터와 가장 유사한 성능을 보인다.
AUTODIFF는 conformer RMSD 지표에서도 가장 우수한 성능을 보여, 생성된 분자의 구조와 입체 구조가 가장 현실적임을 나타낸다.

Цитати

"AUTODIFF는 분자 구조의 유효성과 현실성을 보장하면서도 높은 결합 친화도를 가진 분자를 생성할 수 있는 새로운 확산 기반 프래그먼트 자기회귀 생성 모델이다."
"AUTODIFF의 핵심 구성요소는 새로운 "conformal motif" 전략, 확산 모델과 프래그먼트 기반 자기회귀 생성의 결합, 그리고 개선된 평가 프레임워크이다."

Ключові висновки, отримані з

AUTODIFF

by Xinze Li,Pen... о arxiv.org 04-03-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.02003.pdf

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