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FEP+ Pose Builder — FEP 시뮬레이션에서 유용성과 생산성 극대화

과제:

[ ]의 확장성 격차 해소 FEP+

FEP+ 이는 상대적 결합 친화도 예측 분야의 업계 표준입니다. 그러나 초기 리간드 구조에 대한 높은 정확도를 요구하는 까다로운 조건으로 인해, 전통적으로 처리량과 비용 효율성 측면에서 상당한 장벽이 되어 왔습니다.

전통적인 ‘ FEP+ ’ 자세 설정은 다음 세 가지 주요 요인에 의해 제한을 받습니다:

  • 시간과 자원이 많이 소요됨: 견고한 프로토콜을 수립하려면, 입력 포즈에 따라 FEP+ 의 성능이 크게 좌우되는 문제를 해결하기 위해 여러 도킹 및 정렬 알고리즘(예: MCS 정렬, Glide)의 결과를 반복적으로 테스트하고 비교해야 합니다. 이 과정에는 대개 상당한 인력이 투입되어야 합니다.
  • 입체 충돌 문제: FEP는 전 원자 분자 동역학(MD) 시뮬레이션 기반 방법이기 때문에, 일반적으로 초기 평형화 과정에서 발생하는 경미한 단백질-리간드 충돌은 해결할 수 있습니다. 그러나 사슬이 고리를 관통하는 경우와 같이 더 심각한 충돌은 해결할 수 없으므로, 초기 포즈에서 이를 피해야 합니다. 기존의 포즈 생성 방법은 충돌을 고려하지 않거나(예: 리간드 정렬은 코어 정렬은 완벽하지만 심각한 충돌이 발생하는 포즈를 생성할 수 있음), 또는 충돌에 지나치게 민감한 경우가 있습니다(예: 도킹은 충돌을 피하기 위해 코어 정렬이 불충분한 리간드 포즈를 생성할 수 있으며, 이로 인해 견고한 시뮬레이션에 필요한 FEP 기준에 대한 원자 매핑이 최적화되지 않을 수 있음).
  • 시스템의 복잡성: 기존의 다중 알고리즘 기반 접근 방식은 복잡한 외부 소프트웨어 종속성과 프로토콜을 관리해야 합니다.

FEP+ 포즈 빌더:

자동화된 FEP 지원 프로토콜 생성

FEP+ Pose Builder는 FEP+ 파이프라인 내에서 접근성, 사용자 편의성 및 생산성을 획기적으로 향상시키기 위해 통합 기능으로 도입된 방법론적 발전입니다.

FEP+ Pose Builder는 그림 1에 표시된 단일한 자동화된 4단계 프로토콜을 통해 2D 또는 3D 리간드 입력 데이터를 FEP에 바로 적용 가능한 포즈로 변환합니다:

그림 1: ‘ FEP+ ’ 포즈 빌더 워크플로우
배경 패턴
리간드 준비:

Ligprep 와 Ligfilter를 사용하여 리간드를 정제 및 여과함으로써 최적의 리간드 상태를 생성합니다.

참조 식별자:

사용자 입력 또는 2D/3D 구조 유사성을 바탕으로 최적의 참조 리간드를 결정합니다.

리간드 정렬:

FEP+ 의 Pose Builder는 사용자 입력과 리간드 유형을 바탕으로 코어 정렬, 제약 조건이 적용된 포즈 생성, 고급 R-그룹 정렬 등 적절한 리간드 정렬 방법을 자동으로 선택합니다.

분쟁 해결:

FEP+ Pose Builder는 정렬된 리간드와 수용체 간의 입체 충돌을 감지하고, 허용 가능한 근접 접촉 충돌과 해결할 수 없는 충돌을 구분합니다. 심각한 충돌을 해결하기 위해, 정렬된 핵심 원자를 고정시킨 상태에서 최대 1,000개의 콘포머를 생성한 후, 불량 충돌이 가장 적은 콘포머를 반환합니다.

성과 및 정량화 가능한 가치

우리는 최근발표된 논문¹의 데이터셋을 활용하여 FEP+ 포즈 빌더가 생성한 포즈의 품질을 벤치마킹했습니다. 그림 2에서 볼 수 있듯이, FEP+ 포즈 빌더가 생성한 포즈는 전문 모델러가 수작업으로 선별한 포즈와 유사하며, 소요 시간도 훨씬 짧습니다.

그림 2: 수동으로 생성된 포즈와 FEP+ Pose Builder에서 생성된 포즈 간의 평균 포즈 유사도 비교. 포즈 유사도는 분자가 FEP 기준 모델과 겹치는 비율과 나머지 원자들의 형상 유사도를 합산한 값으로 정의된다.

 

또한 두 편의 논문에 수록된 데이터셋을 활용하여 FEP+ 의 ‘Pose Builder’가 생성한 포즈에 대한 FEP+ 성능을 평가하였다.
표 1에 제시된 바와 같이, FEP+ 의 ‘Pose Builder’가 생성한 포즈는 FEP+ 시뮬레이션
에서 수동으로 선별된 포즈와 유사한 성능을 보였다.

표 1: ‘ FEP+ ’ 작업 통계표. Ross, G.A. 외의 논문에서 9개의 대상 사례를 추출하여 실행하였다. FEP+
배경 패턴

장점

전문가 수준의 정확도:

FEP+ Pose Builder는 전문가들이 선별한 포즈와 유사한 포즈를 제공하며, FEP+ 과 비슷한 수준의 정확도를 보여줍니다.

시간과 비용을 절약할 수 있습니다:

FEP+ Pose Builder는 최소한의 전임 직원(FTE) 투입만으로도 FEP에 바로 적용 가능한 프로토콜을 자동으로 생성할 수 있도록 설계되었습니다.

확장성이 매우 뛰어나며:

FEP+ Pose Builder 워크플로는 Hit to Lead / Lead optimization 프로젝트에 대해 매우 높은 확장성을 갖추고 있습니다.

결론

FEP+ Pose Builder는 FEP+ 배포의 주요 병목 현상인 구조 입력 데이터 준비 문제를 해결하는 중요한 방법론적 개선 사항입니다. FEP+ Pose Builder는 완전히 자동화되고, 고품질이며, 충돌을 고려한 정렬 기능을 제공함으로써 FEP+ 의 접근성, 생산성 및 비용 효율성을 극대화합니다. 이 기능은 신뢰할 수 있는 FEP 지원 입력 데이터 생성을 표준화하여, 계산 과학자들이 FEP+ 의 모든 기능을 활용하여 대규모 분자 혁신을 이룰 수 있도록 지원합니다.

참고 문헌

  1. 최신 자유 에너지 계산 프로토콜과 힘장을 활용하여, 신약 개발 과정에서 리간드의 상대적 결합 효능을 정확하고 신뢰성 있게 예측한다.

    Wang, L., Wu, Y., Deng, Y. 외. Journal of the American Chemical Society, 7 , 137 (2015). https://doi.org/10.1021/ja512751q

  2. 엄밀한 단백질-리간드 결합 자유 에너지 계산의 최대 정확도와 현재 정확도.

    Ross, G.A., Lu, C., Scarabelli, G. 외. Commun Chem, 6, 222 (2023). https://doi.org/10.1038/s42004-023-01019-9

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