共有結合阻害薬のde novo設計向けにCovaGENを導入

CovaGENは、創薬適性と安全性を高めた共有結合阻害薬のde novo設計に向けた条件付き潜在拡散フレームワークである。EGFR T790MとMproでの検証では、生成化合物がより高い共有結合形成確率を示した。

CovaGENは、創薬適性と安全性を高めた共有結合阻害薬のde novo設計のための条件付き潜在拡散フレームワークである。共有結合薬の計算設計アプローチは、依然として既存ライブラリのバーチャルスクリーニングに大きく限定されており、de novoでの共有結合薬生成に特化した手法はいまだ不足している。

CovaGENは、標的配列を条件として与えつつ、創薬適性のある潜在空間からリガンドを生成し、さらに分類器を用いて望ましい共有結合ワーヘッドの形成を誘導する。加えて、強化学習戦略により、生成分子の安全性プロファイルをさらに最適化する。

実験結果は、CovaGENが所望の共有結合ワーヘッドを持つ共有結合薬を効果的に生成し、標的タンパク質に対する強い親和性、良好な創薬適性、ならびに低毒性を示すことを明らかにしている。EGFR T790MおよびMproに適用した場合、生成化合物はより高い共有結合形成確率を示した。

分子VAEおよびCovaGEN-condの学習に用いた分子は、ZINCデータベースから取得した。CrossDocked 2020データセットの生データは公開リポジトリから入手し、小型マウス腹腔内LD50サブデータセットはTOXRICから取得した。ソースコードはGitHubで公開され、Zenodoにも登録されている。

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References

  1. The arrival of digital twins and in silico trials in drug development | Nature Medicine · nature.com
  2. Synthesis, Functionalization, and Reactivity of Vinyl Sulfondiimidamides - Rodden · onlinelibrary.wiley.com
  3. De novo covalent drug generation with enhanced drug -likeness and safety - Nature · nature.com