FragDockRL:強化学習でドッキング済みコアから合成可能なリガンドを伸長
- FragDockは、既知の反応で結合できる合成容易なビルディングブロックから分子を組み立て、あらかじめ定めたコアのポーズを拘束するテザードドッキングで評価する枠組みである。
- FragDockRLはこれに強化学習を加え、rDockによるテザードドッキングとSMINAスコアから得た報酬で、改良型Deep Q-Networkが段階的な分子伸長を導く。
- 受容体型チロシンキナーゼを含む、治療上重要な3つのタンパク質標的で評価された。
💡 ポイント
固定したコアから合成制約付きで伸ばしていくやり方は、実際のプロジェクトでのフラグメント展開そのもので、作れない構造を返す自由生成モデルより実用的だ。弱点はドッキング報酬が分子サイズを優遇しがちな点で、実際に合成できるか、前向き検証に耐えるかで評価したい。