Machine Learning Guided AQFEP: A Fast & Efficient Absolute Free Energy Perturbation Solution for Virtual Screening
Notice bibliographique
Résumé
Structure-based methods in drug discovery have become an integral part of the modern drug discovery process. The power of virtual screening lies in its ability to rapidly and cost-effectively explore enormous chemical spaces to select promising ligands for further experimental investigation. Relative Free Energy Perturbation (RFEP) and similar methods are the gold standard for binding affinity prediction in drug discovery hit-to-lead and lead optimization phases, but have high computational cost and the requirement of a structural analog with a known activity. Without a reference molecule requirement, Absolute FEP (AFEP) has, in theory, better accuracy for hit ID, but in practice, the slow throughput is not compatible with VS, where fast docking and unreliable scoring functions are still the standard. Here, we present an integrated workflow to virtually screen large and diverse chemical libraries efficiently, combining active learning with a physics-based scoring function based on a fast absolute free energy perturbation method. We validated the performance of the approach in the ranking of structurally related ligands, virtual screening hit rate enrichment, and active learning chemical space exploration; disclosing the largest reported collection of free energy simulations to date.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».