基于几何深度学习的结构药物设计系统性调查

Jun, 2023

基于几何深度学习的结构药物设计系统性调查

A Systematic Survey in Geometric Deep Learning for Structure-based Drug Design

Zaixi Zhang, Jiaxian Yan, Qi Liu, Enhong Che

TL;DR本文系统地回顾了几何深度学习在基于结构的药物设计中的最近进展，并包括了结合位点预测、结合姿势生成、分子生成、连接器设计和结合亲和力预测等任务的详细综述和相关进展的挑战以及潜在机会。

Abstract

structure-based drug design (SBDD), which utilizes the three-dimensional geometry of proteins to identify potential drug candidates, is becoming increasingly vital in drug discovery. However, traditional methods based on physiochemical modeling and experts' domain knowledge are time-co

structure-based drug design geometric deep learning 3d protein representations molecule generation binding affinity prediction

发现论文，激发创造

基于结构的药物设计基准：3D 方法真的占主导地位吗？

通过评估生成的分子的药物特性及其与指定目标蛋白的结合亲和力来建立了一个基准，评估了十六种不同算法基础上的模型在这些算法基础上的性能，并突出了每种算法方法的独特优势，对未来 SBDD 模型的设计提出了建议。实证结果表明，将 1D/2D 配体中心的药物设计方法用于 SBDD 是可行的，通过将对接函数视为黑盒预言，可以实现与明确使用目标蛋白的三维方法相竞争的性能。此外，基于 2D 分子图的遗传算法 AutoGrow4 在优化能力方面超过了 SBDD。

Jun, 2024

基于结构和等变扩散模型的药物设计

使用机器学习方法建立了一个新颖的三维生成模型 DiffSBDD，用于设计小分子配体与指定蛋白质靶点高度亲和并具有特异性。 DiffSBDD 通过生成出新型具有高结合能量的药物配体，展现了显著的效率和多样性。

Oct, 2022

Delta Score: 提升基于结构的药物设计方法的结合评估

我们引入了一种名为 delta 分数的新的评估指标，通过与实际生物需求的对比，发现当前的深度生成模型所产生的分子在 delta 分数上远远落后于基准配体，这一新的指标不仅补充了现有的基准测试，还为该领域的后续研究提供了重要方向。

Nov, 2023

用于基于结构药物设计的三维生成模型

本文提出了一种生成指定蛋白质结合位点分子的 3D 生成模型，可应用于结构基因设计任务，通过学习原子的概率密度分布并提出自回归采样策略，实现了生成有效和多样性分子的能力，在实验结果中表现出较高的亲和力和良好的药物特性。

Mar, 2022

基于深度生成模型的条件受体结合位点三维分子生成

本文提出了一种新的基于深度学习的方法来生成可预测结合蛋白质的三维分子结构，对生成的分子进行了性质评估，并探索了生成模型的潜在空间，为利用深度学习从蛋白结构预测稳定的生物活性分子开启了新的可能性。

Oct, 2021

基于结构的药物设计的绑定自适应扩散模型

基于结构的药物设计旨在生成与特定蛋白质靶点结合的三维配体分子。本研究提出了一种名为 Binding-Adaptive Diffusion Models (BindDM) 的新框架，通过自适应地提取负责蛋白质 - 配体相互作用的结合位点的关键部分，使用 SE (3)- 等变神经网络对所选的蛋白质 - 配体子复合物进行处理，并将其与复合物的每个原子传递回来，以在生成具有结合相互作用信息的面向目标的三维分子扩散时增强。实验证明 BindDM 能够生成具有更真实的三维结构和更高结合亲和力的分子，平均 Vina 得分高达 - 5.92，同时保持良好的分子属性。

Jan, 2024

基于几何信息的 GFlowNets 用于结构化药物设计

利用生成流网络（GFlowNets）有效地探索药物样分子的组合空间，改进了 GFlowNet 框架，以增强生成特定蛋白质口袋的分子的能力，并通过使用 CrossDocked2020 数据集的实验证明了生成分子与蛋白质口袋之间的结合亲和力的提高，提出了进一步增加蛋白质 - 配体相互作用几何信息的未来研究方向。

Jun, 2024

CBGBench：填补蛋白质 - 分子复合物结合图的空缺

CBGBench 是一个结构基药物设计的综合评估基准，使用 AI 技术中的生成模型，通过填补三维复合结合图的空白来统一任务，并广泛应用于药物设计的关键子任务，包括分子生成、连接物、片段、骨架和侧链等。

Jun, 2024

基于结构的药物设计：3D 分子生成预训练与采样

基于结构的药物设计通过利用三维靶点结构的先验知识生成高亲和力配体。本研究提出了 MolEdit3D 方法，将三维分子生成与优化框架相结合，通过使用片段开发了一种新的三维图形编辑模型来生成分子，并在丰富的三维配体上进行了预训练，然后采用目标引导的自学习策略来改进与目标相关的性质。MolEdit3D 在大多数评估指标上达到了最先进水平，并且展示了对目标相关和目标无关性质的强大能力。

Feb, 2024

EquiBind: 基于几何深度学习的药物结合构象预测

本研究提出了一种基于 deep learning 的药物分子与蛋白质结合位置的直接预测方法，可应用于快速虚拟筛查或制药工程，与传统方法相比，具有更高的速度和更好的质量，并提出了一种快速的微调模型来解决以往能量最小化所采用的昂贵差分进化策略。

Feb, 2022