中国石油大学（华东）王爽：FraHMT：靶蛋白的片段导向异质图分子生成模型
论论资讯 ｜ 2024-04-22 ｜
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Journal of Chemical Information and Modeling
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FraHMT: A Fragment-Oriented Heterogeneous Graph Molecular Generation Model for Target Proteins
Wang Shuang; Liang Dingming; Wang Jianmin; Dong Kaiyu; Zhang Yunjing; Liang Huicong; Xu Ximing; Song Tao
Published：2024-04-22
DOI：10.1021/acs.jcim.4c00252
在当今社会，计算化学和药物发现领域一直是备受关注的话题。研究人员致力于通过计算方法生成具有特定性质的分子结构，以加速新药的研发。然而，以往的研究模型主要集中在SMILES字符串或分子图上，对于分子的子结构信息并没有充分利用，这给分子生成任务带来了一定的挑战。
研究内容
最近发表在《化学信息与建模杂志》的一篇论文介绍了一种名为FraHMT的分子生成模型。与以往模型不同的是，FraHMT模型特别注重分子的子结构信息，通过学习分子中的片段和化学反应信息，使模型能够更好地掌握丰富的化学规则和结构特征。该研究通过将分子进行分解，构建基于原子和片段信息的异质图表示。然后，模型利用编码器将异质图数据映射到潜在向量空间，并采用自回归生成模型作为解码器进行分子生成。此外，研究人员还对模型进行了迁移学习，利用已知对目标蛋白活性的少量配体分子，生成更好地与目标蛋白结合的分子。实验证明，该模型与最先进的模型相比具有很高的竞争力。它能够生成具有良好物理化学性质和药物相似性的有效和多样化的分子。更重要的是，它能够产生与目标蛋白有高结合得分的新颖分子。
研究意义
这项研究的创新之处在于对分子的子结构信息进行了深入挖掘，为分子生成任务带来了新的思路和方法。FraHMT模型的提出不仅提高了分子生成的准确性和多样性，还为新药研发领域带来了新的可能性。这项研究为未来的计算化学和药物发现研究提供了有益的参考，有望推动相关领域的发展。
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