FLAG

FLAG ICLR23

Generación de moléculas para la unión de proteína diana con motivos estructurales

El diseño de moléculas de ligando que se unen a sitios específicos de unión de proteínas es un problema fundamental en el diseño de fármacos basados ​​en la estructura. Aunque los modelos generativos profundos y el aprendizaje profundo geométrico han hecho un gran progreso en el diseño de fármacos, los trabajos existentes muestran en el espacio de gráficos 2D o no generan moléculas válidas con subestructuras realistas. Para abordar estos problemas, proponemos un marco de la Eneeration ( FLAG ) basado en el rago basado en ragmment para generar moléculas 3D con subestructuras válidas y realistas fragmento por fragmento. En la bandera, se construye un vocabulario de motivos extrayendo fragmentos moleculares comunes (es decir, motivo) en el conjunto de datos. En cada paso de generación, primero se emplea una red neuronal de gráfico 3D para codificar la información de contexto intermedio. Luego, nuestro modelo selecciona el motivo focal, predice el siguiente tipo de motivo y adjunta el nuevo motivo. Las longitudes/ángulos de enlace se pueden determinar rápida y precisión mediante herramientas químicas. Finalmente, la geometría molecular se ajusta aún más de acuerdo con el ángulo de rotación predicho y el refinamiento de la estructura. Nuestro modelo no solo logra actuaciones competitivas en métricas convencionales como la afinidad de unión, QED y SA, sino que también supera a las líneas de base por un gran margen en la generación de moléculas con subestructuras realistas.

? Noticias

• Consulte nuestro último trabajo sobre diseño de fármacos basado en estructuras: aprendizaje de prototipos de subpocket para el diseño generalizable de medicamentos basados ​​en estructuras (ICML 2023)
  • Código: https://github.com/zaixizhang/druggps_icml23
  • Documento: https://arxiv.org/abs/2305.13997

Instale el entorno Conda a través del archivo Conda Yaml

conda env create -f flag_env.yaml
conda activate flag_env

Conjuntos de datos

Consulte README.md en la carpeta data .

Preprocesamiento del conjunto de datos y construcción de vocabulario de motivos

 python build_vocab.py

Capacitación

 python train.py

Muestreo

 python motif_sample.py

Demostración de bandera con puntos de control

Demostración: https://huggingface.co/spaces/zaixi/iclr_flag

Puntos de control: https://drive.google.com/drive/folders/1ni-tl7yzymsfljezxatxbpuio7lvubt9??usp=drive_link

Moléculas generadas para el conjunto de datos cruzado

Las estructuras moleculares generadas para 100 objetivos de proteínas se almacenan en flag_gen.pt

El archivo de índice es test_index.pkl

Referencia

 @inproceedings{
zhang2023molecule,
title={Molecule Generation For Target Protein Binding with Structural Motifs},
author={ZAIXI ZHANG and Shuxin Zheng and Yaosen Min and Qi Liu},
booktitle={International Conference on Learning Representations},
year={2023},
url={https://openreview.net/forum?id=Rq13idF0F73}
}