Evaluation of the Docking Algorithm Based on Tensor Train Global Optimization

Эффективность современной рациональной разработки новых лекарств зависит от точного моделирования связывания белка-мишени, ответственного за болезнь, с малыми молекулами (лигандами) - кандидатами в лекарства. Главный инструмент такого моделирования это программы докинга, осуществляющие позиционирование лигандов в белках-мишенях. Это позиционирование осуществляется в рамках парадигмы докинга, заключающейся в том, что лиганд связывается в белке в положении, соответствующем глобальному минимуму энергии системы белок-лиганд. Представлен новый алгоритм докинга на основе нового метода глобальной оптимизации с помощью тензорных поездов. Проведено тестирование соответствующей новой программы докинга на наборе 30 комплексов белок-лиганд с известной трехмерной структурой. Энергия системы белок-лиганд вычисляется с помощью силового поля MMFF94. Работа программы SOL-T сравнивается с результатами исчерпывающего поиска низкоэнергетических минимумов, выполненного программой докинга FLM на основе метода Монте Карло и с использованием больших суперкомпьютерных ресурсов. Показано, что программа SOL-T в 100 раз быстрее программы FLM и находит глобальный минимум энергии (найденный программой FLM) для 50% комплексов. Исследована работа программы SOL-T в зависимости от использованного ранга разложения с помощью тензорных поездов и показано, что при ранге 16 эффективность докинга с помощью SOL-T такая же, как и при ранге 64. Показано, что парадигма докинга выполняется не для всех исследованных комплексов белок-лиганд при использовании силового поля MMFF94