Machine-learning methods for ligand-protein molecular docking
人工智能(AI)经常被认为是一场新的工业革命。许多领域都使用人工智能，包括药物研发的分子模拟。这篇综述中，概述了配体-蛋白质分子对接以及机器学习(ML)，特别是深度学习(DL)，如何通过解决相关挑战来改变这个领域。
药物发现是一个复杂的过程，包括对假定药物的体外测试和体内验证等步骤。然而，在这些步骤之前，研究人员需要对候选分子进行广泛的评估，从中推断可能成为药物的候选分子。测试一个庞大的数据库，即使是在体外，也是费时且昂贵的。事实上，药物发现过程从开始到商业化平均需要12年，平均成本为18亿美元。
研究人员和制药行业的目标是减少与药物开发相关的时间和成本。分子对接可以作为一个复杂的过滤器，只突出最有前景的候选药物。分子对接也可用于检测潜在的药物副作用或分子毒性。分子对接利用配体和靶标的三维结构，预测配体相对于靶标在相互结合形成稳定复合物时的最佳方向。在药物发现中，配体是一种活性物质，靶标是生物大分子(如蛋白质或DNA)。然而，这种对接涵盖了更广泛的配对可能性:蛋白质- DNA、蛋白质- RNA、蛋白质-糖、蛋白质-多肽和蛋白质-小化合物。本文主要讨论蛋白质-小分子化合物(通常称为蛋白质-配体)的分子对接，因为它涵盖了现有重要的对接方法。本文讨论的配体-蛋白质对接概念，也可用于其他对接类型。有几种实验方法可以用来获得分子的三维结构。虽然基于x射线的方法是迄今为止最突出的，但基于核磁共振(NMR)和基于电子显微镜(EM)的方法也很有特色。例如蛋白质数据库(PDB)，一个蛋白质3D结构的数据库，包括近90%的用x射线晶体学解析的结构(如果只考虑已知配体-蛋白质结合亲和力的结构，则几乎是99%)和近8%的用NMR解析的结构。有关方法和统计数据的信息可以在PDB网站 (RCSB PDB: Homepage)上找到。
药物发现通常需要针对一个靶标上的综合配体库进行测试。这个过程被称为虚拟筛选(VS)或高通量筛选(HTVS)。它用于减少体外和体内实验中被测试配体的数量;配体的排名允许消除对接显示非常低的亲和配体。最后，通过VS选择最有前景的分子进行进一步的体外和体内实验。VS可以是基于配体的(即只使用配体信息):根据方法的不同，它的结构、化学性质或它们的组合被用来预测结合，因为相似的配体将结合相似的目标。VS也可以基于结构，利用复杂的分子结构来确定配体是否会与目标结合。分子对接可以用来执行基于结构的VS筛选。一些论文使用分子对接作为基于结构的VS同义词。在这里，我们只关注基于结构的方法。
检测数据库中最优结合配体是分子对接的重要用途。然而，通过蛋白质和配体的角色转换，它也可以作为发现新的靶点(在药物重新定位的情况下)或表征潜在的副作用（如毒性）的研究基础(图1)。作者将这一过程称为不同的反向对接，反向对接，逆VS或靶点筛选。此外，反向对接过程在特定管道中采用经典的结构化对接方法。
近年来，已经实现了ML方法，如DL，以优化对接过程。在这篇综述中，我们讨论了配体-蛋白质对接和相关的ML方法。
配体-蛋白质分子对接
基于三维结构，分子对接实验可以预测复合物的构象及其结合亲和力。分子对接是两个过程的结合。首先是采样，这涉及到从刚性三维配体生成一组构象。该方法对配体构象空间的探索能力进行了评价。这个空间聚集了所有理论上可能的构象。其次是打分，评估形成的每个蛋白质配体复合物(称为姿势)的结合亲和力。即使抽样和打分分开介绍，它们也可以显著相关，因为打分函数(SF)经常指导抽样方法。
任何分子对接方法(图2)的主要挑战是处理分子的灵活性和忠实地反映真实的结合，两者都需要合理的计算时间。在这里，我们总结了与分子对接相关的问题、当前的挑战以及解决这些问题的方法(不含ML)。
第一个挑战:分子的柔性
在实际情况下，分子的柔性是通过边界、角度和二面体的振动反映出来的。尽管它是分子对接的基本要素，但许多开创性的方法都把分子当作是刚性结构，并使用锁和钥匙的原理来解决对接问题。基于启发式和计算能力的改进的新方法允许通过探索配体的构象空间来集成配体的柔性。这些方法是半柔性的，因为只有配体被认为是柔性的，而靶标仍然是刚性的。逐渐地，已经发展出其他方法来考虑这两种分子都是柔性的。因此，可以用不同的方式来考虑靶标的柔性:可以通过广泛的采样(例如通过分子动力学)来评估目标的构象空间，并可以选择相关结构进行大量的刚性靶标对接实验。另一种策略考虑了结合位点周围残基的侧链灵活性。假设配体的存在诱导了这些变化，这被称为“诱导契合”
配体构象空间采样
一个分子可以有几个自由度(三个自由度描述它的位置，三个自由度描述它的方向，最后一个自由度描述它关于可旋转边界或二面体的内在灵活性)，所有这些都生成构象空间。即使对一个小化合物来说，探索这个空间在计算上也是不可行的。因此，存在一系列采样方法，每一种方法都优化其探索方式和找到最佳构象。采样方法可分为形状匹配、系统抽样、随机抽样和模拟抽样。表1给出了对接软件和相关采样技术的示例。随机抽样是目前使用最多的方法，涉及广泛的方法面板。
形状匹配方法
形状匹配是第一个对接程序DOCK使用的方法。这种技术用几何形状(如球体或多面体)表示分子(配体和受体)，并使用匹配或互补形状的原理来发现新的构象。然而，由于它没有考虑配体内部的灵活性，一种解决方案是在搜索之前立即生成配体构象。
系统抽样方法
系统方法允许定量探索配体的构象空间。迭代方法(IM)试图从给定的构象开始生成配体的所有构象。研究了所有自由度，给定的增量控制抽样的大小。即使对于一个小的配体，生成的构象空间也会很大。
数据库方法使用构象数据库，例如Flexibase。这些数据库包含每个配体的一组构象，而不是计算所有可能的几何形状，有利于与包含预先计算的构象的数据库进行通信。这样，计算时间减少了，但牺牲了数据库重要的存储空间。
最后，基于片段的方法(FBs)可用于搜索最佳构象，无论是通过放置-连接策略还是增量策略。放置-连接方法将配体切割成片段，并将它们放置在目标位点周围。然后，每个片段被移动以使其能量最小化，最后，所有片段被连接以重建配体。相比之下，增量方法放置第一个片段，最小化其能量，然后添加下一个片段，进行能量最小化。这个过程不断重复，直到配体完全重建。配体切割会带来最终配体姿态的不确定性。事实上，能量最小化在一个单独的配体片段和整个分子之间是不同的。重建后的姿态可以将所有配体片段的不精确性相加。
随机采样方法
与系统采样不同，随机采样只用于探索配体构象空间的一小部分。这些方法使用伪随机函数来生成构象，并使用SFs来指导它们搜索构象空间。最常用的方法是蒙特卡罗(MC)，蚁群算法(AN)，遗传算法(GA)和粒子群优化(PSO)。超参数的选择影响随机采样，因此，一些相关的区域可能会被遗忘。
模拟抽样方法
这些方法使用计算模拟搜索分子的构象，如分子动力学。模拟方法使用经典的物理定律，如牛顿定律，来模拟原子和分子的运动并生成新的构象。例如，De Azevebo使用了GROMACS分子动力学模拟程序。基于模拟的方法的缺点是搜索构象空间的计算时间久，这就是这些方法主要是补充其他方法的原因。
第二个挑战:对接打分
对于所有软件都使用打分函数对配体的结合构象进行排序。SF通常旨在评估结合自由能。考虑到计算该能量的确切值是计算密集型的，SFs可以设计为产生一个足够精确的分数，用于对接模拟，允许进行许多评估。此外，SFs可以用来指导采样算法。SF可以分为基于物理的、经验的、基于知识的和集成的打分函数。首先，我们回顾打分函数的数学基础:打分函数空间。
打分函数空间
SF决定与给定的蛋白质结合最好的配体构象。第一个蛋白质空间定义只涉及序列。然而，最合适的定义是“包含所有蛋白质折叠的空间，其中相似的结构紧密相连”因此，配体可以被认为是一个聚集了所有的小化合物的化学空间项目。
每个复合体都是一个由蛋白质空间的一项和化学空间的一项组成的集合。第三个空间是SF空间，它包含了所有可能的打分函数。它假设至少有一个SF空间项可以从化学空间中预测蛋白质空间结构与化合物之间的结合亲和力。计算方法使这一空间得以探索，以确定所考虑的蛋白质和化学空间子集的最佳SF
基于物理的打分函数
基于物理的打分函数最早由Li et al.引入，用于聚集不同的SF类型，其中最著名的是力场类。这个子类别的SFs估计自由能与几个能量项的加权和。选择哪些能量项取决于所选的力场。最常见的能量项是范德华、静电相互作用和氢键。多种力场可供选择，包括AMBER, GROMOS, OPLS和CHARMM。基于力场的SFs可以使用单个或不同力场的组合来设计。力场函数经常被使用，因为它们的精度与原子距离的使用和束缚和非束缚复合能的单独计算有关，例如在AutoDock4中实现。基于物理的家族还包括溶剂模型和量子力学类。前者在经典力场项上增加了溶剂化/脱溶效应和扭转熵，相比之下，后者混合了量子和分子力学，以在合理的计算时间内提高SF的精度。Li等人发现基于量子力学的SFs是目前最有前途的基于物理的打分函数。
经验打分函数
与基于力场的方法类似，经验方法可以估计束缚的自由能，但不需要大量的计算。这种估计是通过评估参数的加权和来实现的，例如氢键的数量，疏水/亲水接触，等等。这些参数比力场参数更简单，因此计算起来也更快。
基于知识的打分函数
基于知识的SFs依赖于对平均力势的阐述。考虑到某些类型的原子或官能团之间的分子间相互作用比其他更有可能。基于大型三维复合物结构数据库中分子间相互作用的统计分析归因于新复合物的分数。
共识评分函数
每个选择都有妥协，有些SFs在整个复杂类型上表现更好，但在其他类型上表现较差。通过不同类型SFs的组合，集成SFs旨在优化各自的优势。这可以通过不同的方式实现，例如逐个数字、逐个排名、逐个投票或通过线性组合。
第三个挑战:计算时间
计算时间是采样(需要探索的空间很大)和评分(调用事件)的关键指标。在这两种情况下，算法的选择及其实现都是至关重要的。关于采样，减少计算时间的一种方法包括将配体停靠在蛋白质表面的定界区域(例如，经常使用以特定兴趣点为中心的20 Å边的立方体)。因此，了解靶标上相互作用位点的定位是至关重要的，通常与生物学结果有关。这种方法的缺点在于，它不可能将结果推广到无特征或不同的系统。事实上，如果已知的配体结合在特定目标的位点上，就不能保证新的配体结合在相同的位点上。类似地，本地化搜索不能转置到新靶标。有些研究在没有任何先验知识的情况下，使用要求更高的对接模拟，探索整个目标的表面来克服这些限制:这个过程被称为盲对接。定界区域的选择对对接精度影响很大:如果框中不包含结合位点或仅包含结合位点的一部分，则对接将是错误的。
此外，一些方法，如结合位点检测，通过预测目标表面上假定的结合位点，允许在没有先验信息的情况下对目标使用定界搜索。通常，这种搜索是通过几何搜索来完成的，如FPocket,或通过寻找关于结合自由能的最可能的区域，如Q-SiteFinder，它使用-CH3探针来探测这样的区域。通常，配体的信息是不需要的。另一种减少时间的方法是使用整合对接方法，即整合实验数据来驱动模型。
最后，另一种加速计算的方法是使用高性能计算(HPC)环境。即使这种方法是独立于对接软件的，也不应该被忽视。最近开发了一种并行方法，称为自动分子反向对接引擎(AMIDE)，最初用于反向对接，并适用于经典方法。AMIDE基于AutoDock4及其默认的SF，包括一组允许在HPC环境中并行执行的脚本。
数据在分子对接方法的发展中起着关键作用，尤其是基于ML的方法。数据的数量和质量，以及模型如何表示它们会显著影响性能和准确性。在数据量方面，PDB提供了一个广泛的分子复合物数据库。
数据质量
在开发用于分子对接的ML模型时，重要的是在已建立的数据集上训练和验证模型，而不是使用合成或增强的数据集。这保证了训练集的代表性、耗尽性和多样性，并允许客观标准的方法间比较。常用数据集包括:(i) pdbind,基于PDB，每年更新新的复合体;每个新版本都有三套不同的尺寸:2019版的通用(21382)、精炼(4852)和核心(285);(ii)有用诱饵目录(DUD)和DUD- E(增强型)分别包含40个和102个目标分子和2950个和22 886个活性配体。每个配体分别有36或50个诱饵，它们在物理上很接近，但在拓扑上不同;(iii)最大无偏验证(MUV)数据集包含17个靶标，配体(每个靶标30个)和诱饵(每个配体50个)。它基于美国国立卫生研究院(NIH) PubChem数据库;(iv)CSAR，这是一个对接复合物数据库;(v) sc-PDB，这是一个基于PDB的数据库，但与前面提到的数据集相比，它也包含了蛋白质结合位点的信息
数据表征
表示类型的选择对对接性能有重要影响。尽管3D坐标可以直接用作输入，但通常使用由3D坐标产生的其他表示形式，包括描述符、分子指纹或交互指纹、基于图像或图形的方法。
一组描述符是表示分子复合物最简单的方法。描述符是一种人工设计的特征，用来描述复合物或分子的不同保真度。描述符还可以反映物理化学性质，例如某些类型的原子列表，给定阈值的配体和靶标之间的原子对数量，或能量项。描述符也可以是几何的，如果它们来自分子的3D结构。最后，通常使用几个这样的描述符的组合来表示一个复合物。这个描述符类通常很容易理解和使用，但是描述符只能将复合物表示为唯一的对象，从而限制了模型的性能。
指纹是分子或复合物的高级表示。第一类依赖于分子指纹，其中3D数据被转换为1D数据，通常是一串比特、整数或字符。化学公式不详细，而结构公式更详细，但从计算角度来看可能不太合适。指纹可以表示2D结构，如MACCS分子指纹，它解释了额外的化学性质或编码3D结构，如FuzCav，它表示结合了化学性质的蛋白质结合位点3D结构。DL也可以与分子表面相互作用指纹(MaSIF)一起用于编码蛋白质。第二类是基于相互作用指纹识别的，其中最著名的是结构相互作用指纹(SIFt)和结构蛋白-配体相互作用指纹(SPLIF) 。它们允许改进复杂的描述抽象。与列出一些化学/几何性质的描述符相比，指纹将元素投射到更适合ML的潜在空间。在某些方面，指纹的行为类似于自动编码器，这是一种用于降低输入维数的降维算法。
深度学习特别是卷积神经网络(CNNs)的出现使得使用一种新的以实际3D结构形式的数据表征成为可能。复合物首先在3D网格上离散化，其中晶格的每个单元格都是一个体素(体积像素)。原子稀疏地分布在晶格中。此外，体素具有通道(例如图像的RGB)，可以补充具有原子类型、电荷和杂化等属性的特征集。与传统的指纹方法相比，基于图像的数据表示更能反映复杂性，包括3D结构。此外，即使将大量信息集成到该表示中，它仍然保持简洁。然而，主要的缺点是这个数据表征对噪声很敏感，因为分子在一个方向上的轻微旋转(轻推)会导致完全不同的数据点。此外，原子坐标的离散化可能会导致分子构象的准确性的丧失。这些问题可以部分解决，对第一个问题使用数据增强，对后者使用更粗糙的分子表示(考虑残基而不是原子)。
图形数据可以绕过以前的表示限制，因为它们将参考系的绝对特征改变为相对的、更灵活的特征。此外，考虑到数据的非结构化性质，图形是表示分子的自然方式。通用的形式允许用各种属性填充节点、边和全局属性。尽管用图形来表示分子更真实，Morrone等人使用图形来表示配体和靶标之间的相互作用。
机器学习用于配体-蛋白质分子对接
ML可以通过优化现有的SF(例如，细化经验函数的权重)或开发新的SF，将复合体的结构作为输入，从而为复合体带来新的打分策略。此外，ML有时用于VS(分类模式)和结合位点检测。一旦选择了数据集并确定了数据表示，就可以开发ML模型了。ML在分子对接中的应用发展迅速，在过去的十年中出现了许多方法，都带来了显著的改进。
本文全面概述了在配体-蛋白质分子对接中使用的ML方法，介绍了用于评分、分类(VS模式)和结合位点预测的打分函数。现有的研究57 - 60提供了该领域的全面总体视图，分别在表2和表3中详细介绍了ML和DL。尽管ML复兴已经有十多年的历史了，但ML方法还是被引入了分子对接的研究领域。因此，我们根据方法的类型对其进行分类
ML最基本的用途是线性回归，它确定线性方程的权重。例如，Tool to Analyze the Binding Affinity (TABA)将配体-蛋白质相互作用表示为一组质量-弹簧接触，然后使用ML方法对复合物的亲和方程进行参数化。
随机森林方法
随机森林(Random Forests, RF)是第一次尝试使用ML方法进行分子对接。RF是一种集成方法，它建立在决策树集成结果的基础上，并使其平滑。每棵树都是用节点构建的，节点表示在一个唯一的标准上的分裂。此外，在不同的随机子集上进行训练可以减少方差，从而改善过拟合问题，这种方法称为“bagging”。
RF-Score的第一个版本采用一组描述符作为输入，描述对接中涉及的两个分子的原子对的数量。如果两个原子之间的距离小于某个截止值(这是一个超参数)，并且原子属于以下类型之一:C、N、O、S、P、F、Cl、Br或I，总共有36个描述符，那么原子对就是保守的。RF-Score更新了两次，最后一次修订使用了AutoDock Vina的SF中的能量项来改进复杂的描述。这三个版本都使用一组500棵树来运行模型。2017年，同样的一组模型以RF-Score-VS的名称针对DUD-E数据集进行了训练，以对复合物进行分类，而不是对它们进行评分。最近，Yasuo等人引入了相互作用能量向量得分(SIEVE-Score)的相似性。与RF-Scores相比，SIEVE-Score在1000棵随机树上执行搜索，并使用残基水平表示:对于目标中的每个残基，计算与配体的三种相互作用能(范德华力、库仑力和氢键)。一个复合物用一个大小为3*nres的向量表示，其中nres是残基的数量，称为复合物的相互作用指纹。这种方法简单而强大，但仍然存在问题，因为对于许多ML模型来说，变长输入向量往往是有限的。
梯度增强树法
在梯度增强中，子模型是按顺序训练的，而不是同时训练，并且是从它的前身的残差集中训练的。它是知识蒸馏的一种形式，与标准bagging相比，往往能显示出更好的结果。2019年，Nguyen等人提出了代数图学习评分(AGL-Score) ，该评分使用了多尺度、多类别权重-彩色子图数据表示。整个分子是一个图，其中节点的属性表示原子选择的类型以及空间定位，边缘表示非共价键，如连接原子之间的范德华键或氢键。一旦建立了图，就会从邻接矩阵(或拉普拉斯矩阵)的特征值中产生一系列描述性统计数据，并将其用作训练boosting Tree的输入向量。
支持向量机方法
支持向量机(svm)在深度学习发展之前是一种流行的机器学习算法。svm首先用于分类问题，然后用于回归(svr)。该模型不仅分离了类，而且最大化了最接近其中心的元素之间的边界。它们与核方法相结合，是解决非线性问题的工具。
Li et al.介绍了这类的两个模型。第一种方法基于基于知识的成对势向量(SVR-KB)。另一种方法采用一组物理化学描述符(范德华能、配体埋溶剂可达表面积比和疏水效应)作为输入(SVR-EP)。IDScore是另一个得分SVR。该方法基于与SVR-EP相同的表示，只是添加了额外的描述符，如金属配体键合相互作用或脱溶剂效应。最后，PLEIC-SVM是一种针对特定目标VS的支持向量机，它依赖于被称为蛋白质-配体经验相互作用成分(PLEIC)指纹的嵌入为每个目标的残留物计算三个值:范德华相互作用，疏水接触和氢键。然后将所有剩余特征向量连接起来，生成用于支持向量机输入的复合体的特征向量。
多层感知器方法
多层感知器(MLPs)是第一个被开发的深度神经网络拓扑，并受到感知器的启发。它们由一系列单元组成的层堆叠而成，所有层之间都相互连接。
NNscore v1是将人工神经网络引入分子对接的第一次尝试。它是一个简单的前馈MLP，具有194个特征的输入向量(包括基本的成对原子结合、能量项或可旋转键的数量)、单个5单元隐藏层和分类输出层(“好”或“差”结合)。一年后，v2使用了Vina的SF中的能量项作为主要描述符，并添加了BINding ANAlyser的功能(包括v1's的描述符)。此外，网络被重写以处理回归(一个输出神经元)，具有更好的容量(隐藏层被推到十个神经元)。2020年，Gentille等人引入了深度对接，其中标签是通过对ZINC15配体数据库的一个子集与一组特定的蛋白质进行分子对接而产生的。由于没有提到网络拓扑，取而代之的是一组物理化学描述符。深度对接采用摩根指纹来表示配体的分子结构。Deep对接在前面提到的ZINC15子集上训练其网络，并将其他配体分为两类(结合剂和非结合剂)
卷积神经网络方法
CNN包括卷积层和一个捕捉空间相关性的工具。通过在输入层上移动来学习过滤器权重，以构建原始数据的相关抽象表示。
AtomNet是一个商业分子对接软件，也是第一个依赖CNN的软件。它使用3D网格，其中每个单元代表一些基本的结构特征(例如，原子类型或SPLIF, SIFt指纹)。网络的输入是一个有20个Å边和1个Å间距的矢量化网格，有4个卷积层，后面是2个1024个神经元的隐藏层。逻辑回归把输入分为两类。对于DeepVS，也是一个CNN, Pereira等人定义了每个配合物的原子的初始原子特征集与上下文(原子类型，原子部分电荷，氨基酸类型和与邻居的距离)。为了弥补输入大小的变化，网络包含了一个查找表。得到的向量是一个固定大小的浮点数组，它汇总了输入数据。然后由一个二维卷积层处理以提取抽象信息，两个经典层处理以产生分类。Ragoza等人介绍了一种基于CNN的SF，它可以处理类似的3D网格图像。这里的新奇之处在于，每个原子都由围绕原子中心的不确定性分布来表示，而不是一个固定的值。该网络由三个块(卷积和池化)组成，然后是一个全连接(FC)二进制分类层。
Atomic CNN由两种独特的操作构建而成:原子类型专用的1*1过滤器和径向池过滤的原子邻居。该方法使用原子坐标和原子类型作为输入，前者构建原子间距离矩阵，后者用于制备原子类型矩阵。第一层(原子卷积)将矩阵相互组合，然后使用径向池化层来降低矩阵的维数。最后，原子化FC层将特征体积特征向量)压平，然后是两个FC层，产生最终的回归输出。尽管之前的方法只专注于结合打分或分类，但DeepSite旨在发现潜在的结合位点。3D输入蛋白质网格沿着通道轴被8个物理化学描述符增强，网络是一个标准的CNN (3D卷积后MaxPooling)，导致潜在的回归分数。Imrie等人开发了DenseFS,它结合了Ragoza的数据表示和一个称为密集连接卷积网络(DenseNet)的跳过连接网络。Stepniewska-Dziubinska等人设计了Pafnucy,一个经典的CNN，用于从初始4D张量(在3D网格上离散的3D坐标和19个特征)估计配体和靶标之间的亲和力。该网络由三个卷积层和三个FC层组成，这些FC层产生结合评分。DeepAffinity是另一个围绕循环神经网络(RNN)设计的用于打分的不寻常网络，采用配体的SMILES表示，而靶标嵌入是一个称为结构属性序列(Structural Property Sequence)的字符串。然后，这两个术语被独立地磨成一个序列到序列(自编码器)模型，它们的潜在向量分别由1D卷积层处理，然后在FC层产生亲和打分之前连接起来。
在DeepBindRG中， Zhang等人巧妙地将输入复合物压平为投影的2D图像，并进行残差网络(ResNet)计算，以产生亲和力评分。在OnionNet中，Zheng等人提出了一种多层分子间接触，在这种接触中，围绕一个中心原子建立了一系列壳层。在每个洋葱层中，都有一个相关的特征集(取决于它所封装的原子)。这允许作者考虑非局部交互。8种原子类型(导致64对)和60个壳层堆叠在一起，共3840个特征。该模型由三个卷积层和三个FC cnn组成。FRSite用于快速R-CNN位点预测器，用于预测蛋白质结合位点。它需要一个包含8个常用通道的3D网格来表示目标。作者使用了从Faster R-CNN改编的特定3D CNN这个网络分为三个子网络:第一个是一个3D CNN特征提取器，它的输出被馈送到网络的第二和第三部分。第二部分是三维区域建议网络，允许提取假定的结合位点。最后，将第一部分和第二部分的输出给第三部分，对结果位点进行分类。
Francoeur et al.， Ragoza et al.的扩展工作，采用相同的输入数据表示和通用模型架构，但执行全面的超优化，以产生更多的卷积层和平均池，而不是最大池。Pafnucy、的作者还使用与Pafnucy和Kalasanty中使用的相同的蛋白质表示方法进行了结合位点检测，其中蛋白质在3D网格上离散化，每个原子使用18个描述符。从语义图像分割中获得灵感，Stepniewska Dziubinska等人使用U-Net来识别潜在的结合位点。DeepSurf的作者采用了Kalasanty数据表示:与原始论文中那样离散所有分子原子不同，作者只从溶剂可访问的表面网格中选择了几个感兴趣的点。然后将每个点邻域离散到具有与卡拉桑提相同特征的3D网格上。最后，得到的模型是瓶颈3D-LDS-Resnet，它本身就是ResNet的进化。
图神经网络
图神经网络(GNNs)是一种工作在图格式数据上的神经网络。它们已经从光谱方法进化为更灵活的综合建模工具。图卷积网络(GCNs)是一类特殊的GNNs，它将卷积和池化操作从CNN应用到图上。
第一个使用图数据的分子对接方法是PotentialNet.它不只是共价键，而是考虑每个键类型都有一个邻接矩阵的附加键，沿着通道连接并产生3D邻接矩阵。此外，它使用距离矩阵来表示每个原子对之间的距离。该网络是一个分为三个阶段的GCN:在第一阶段，仅使用共价键进行传播;然后，共价键和非共价键都被用于传播，最后，一个“图收集”步骤，通过求和收集矩阵行，然后是一个FC层，用于产生结合分数。Lim et al.介绍了一种带有门控增强注意层(GAT)的GNN。对于每个节点，除了规则边之外，邻近的原子(5 Å)也被连接起来。该方法适用于三个矩阵:第一个是节点特征矩阵，第二个是仅共价键的邻接关系(在配体和蛋白质中)，第三个是分子间相互作用的邻接关系(其中包括第二个矩阵)。在网络的每一步中，节点特征矩阵由一个GAT更新，第二个矩阵由另一个GAT更新，后者使用第三个矩阵。然后，从第一个节点特征矩阵中减去第二个更新的节点特征矩阵。在额外的步骤之后，所有节点特征向量被求和，FC层使用这个向量对复合物进行分类。
Torgn等人提出了一种VS方法，使用两个图来表示目标和配体。在目标端，图节点是残基(局限于结合位点)，边连接7 Å范围内的每个邻居，特征从FEATURE程序中提取。配体图是典型的二维分子图。训练分为两步:第一步编码绑定位点图(降维)。该编码器用于第二步，将其输出连接到在配体图上训练的第二个GCN。结果被馈送到FC层和Softmax分类器。Tanebe et al.使用GNN对好的或坏的结合剂进行分类。这种方法通过笑脸串生成的图来表示配体，其中节点是原子，边是键。目标是一个图，其中节点是残差，边类型(总共5个)仅取决于每个残差的Ca之间的距离。然后，GNN嵌入这两个图，结果的拼接用于对复合体进行分类。在Tsubaki等人的方法中，作者使用配体的SMILES表示生成一个图，并使用GNN将该图嵌入到一个向量中。对于目标，用CNN嵌入氨基酸序列。两者都是连接在一起的，一个FC后面跟着Softmax进行预测。最近，Morrone等人使用GCN提出了一种新的DL方法来解决对接问题，该方法使用两张图作为输入。第一个图表示共价配体图(L)。第二个图是通过在4 Å邻域(LP)中从蛋白质原子跳到配体原子而建立的接触图。这种模块化方法可以采用L、LP或L + LP作为输入。在每种情况下，输入都由GCN嵌入并馈送到CNN进行预测。
网络架构比较
DL家族分为三类:MLPs, CNNs和GNNs。我们已经讨论了三个MLPs，但是只有两个描述了它们的体系结构，这不足以理解MLP体系结构的演变。此外，这两种具有已知体系结构的方法是同一底层方法的不同版本
关于CNNs，各种各样的网络(例如ResNet和UNet)带来了许多架构上的可能性。对于CNNs，主要架构是改编自3D网格(3DCNN)，如AtomNet或Pafnucy。拓扑结构并不相同，但使用通用的CNN层。然而，一些方法提出了原始的体系结构，如原子CNN，或使用知名的体系结构，如Kalansaty，它基于UNet，一个历史上为图像分割而创建的网络。考虑到基于DL的模型的黑盒性质，很难评估CNN拓扑相对于其对应拓扑的优越性，因为这取决于所选择的数据表示。
对于GNNs，可用方法的数量有限，不允许突出显示特定的架构。一些方法使用GNNs作为嵌入输入的第一步，然后使用FC层或CNN产生输出。
性能测量
到目前为止，我们只关注建模;然而，数据集不仅专门用于训练，而且还用于评估和评估所使用的方法。因此，我们在这里提出了分类方法(VS)、SF和结合位点预测的性能指标。
VS评估
除了数据集，作者还使用一系列指标来与其他现有的贡献进行比较。在VS中，模型根据其区分结合配体和非结合配体的能力进行评估。一般采用受试者工作特征曲线(ROC)的富集因子(EF)或曲线下面积(AUC)。EF评估选择的配体是否比随机选择的配体更好，并且只取实正值:差的分类器有EF 1，而比随机选择的分类器有EF > 1。这一指标允许在排名靠前的配体中(在前{1%，2%，5%，10%})的真实结合剂的比率与随机选择中的比率进行比较。而ROC曲线则是根据分类器的判别阈值的变化来直观地评价分类器的质量。最优AUC值为1.0，最坏情况为0.0(随机情况为0.5)。
表4详细介绍了各种方法的AUC性能。这个表格显示了对VS表现做出简单结论的难度。当试图比较纯性能时，数据集是出现的第一个问题。其次，大多数方法都不能自给自足，需要其他经典采样软件的辅助。因此，即使在同一数据集上评估两种方法，它们的性能也会受到所选择的采样方法的影响。此外，即使采样方法理论上是相同的，它们可能在参数初始化上有所不同，正如Shen等人所解释的那样。因此，我们必须使用同一篇论文中给出的原始性能来比较方法。例如，根据Lim等人的说法，Lim的方法比AtomNet和Ragoza的方法更好。
打分函数的评估
Su等人开发的CASF (Comparative Assessment of Scoring Functions) 引入了评价SF方法的三个标准:评分能力、排名能力、对接能力。
评分反映了SF“产生与实验结合数据线性相关的结合评分”的能力。它使用皮尔逊的相关系数(Rp，有时是 )和线性回归(SD)的标准偏差。Rp可以在-1和+1之间。越接近1，方法评估越好。对于SD，最小的值是最优的。Rp和SD(在较小程度上)是最常用的标准。
排序是指SF“在给定特定目标蛋白的已知配体的精确结合姿势后，根据它们的结合亲和力对它们进行正确排序”的能力。评估使用斯皮尔曼等级相关系数( )，肯德尔等级相关系数( )和预测指数(PI)。这些标准的值为[-1,1]，其中+1表示完美排名，-1则相反。
对接代表了SF“在计算机生成的诱饵中识别本机配体结合姿势”的能力。评估使用RSMD 通过SF方法比较最佳打分配体和原生配体位姿。使用阈值来考虑对接是否成功。通常，使用的截止距离是2.0 Å。
CASF数据集与相应年份的PDBbind核心集相同。表5列出了用于评分能力的方法评估示例。与表4相比，表5中的条目更具可比性:为了评估SF，作者使用了对接复合物的数据集。因此，抽样步骤是不必要的，评估仅因使用的数据集而不同。然而，数据集种类繁多，每种数据集都有几个子集和版本(例如，PDBbind)。如果使用的数据集相同，则可以比较它们各自的性能。例如，OnionNet在PDBbind 2017核心集上的Rp分数比Francoeur’s的方法更好。
结合位点预测评估
有两种主要的方法来评估结合位点预测方法。首先，我们可以使用已经对接的配体-蛋白质复合物(例如，PDBbind)的数据集，并预测蛋白质的结合位点。然后，对于每个复合物，如果至少有一个预测的蛋白质位点是真正的结合位点，则可以认为该方法输出是成功的。如果结合位点组成未知，这种方法很有前景。
但是，前面提到的所有方法都使用scPDB数据集进行训练和评估。该数据集包含位点的原子组成，一旦确定了预测位点，就可以比较原子组成。作者使用了两个度量:到结合位点中心的距离(DCC)度量，度量了真实结合位点中心与预测位点的最近原子之间的距离，或者真实结合位点中心与预测位点中心之间的距离。在这两种情况下，对于在4 Å和20 Å之间波动的阈值，位点预测都是成功的:成功率越高，方法越好。
第二是离散体积重叠(DVO)度量，它评估了预测和实际结合位点之间的重叠。作者将Jaccard指数应用于位点的凸包。对两个体积进行离散化，计算重叠体积与合并体积之比;Jaccard指数越接近1，该方法越好。
因为数据通常以图表的形式提供，没有原始值，本文没有提供结合位点预测方法的性能表。然而，他们的作者在各自的论文中将最新的方法与旧的方法进行了比较。
在这里，我们讨论了ML，特别是DL如何帮助我们解决分子对接的挑战。我们提出了三个挑战:抽样、评分和计算时间。然而，就采样挑战而言，尝试解决它的ML方法尚未开发出来。
毫无疑问，得分挑战是研究最多的问题。的确，ML评分方法在评分函数空间探索方面很有趣。已经开发了许多ML方法，其中大多数优于经典方法。因此，ML SF可以被视为基于知识的函数和经验函数的结合体。实际上，与基于知识的方法类似，ML方法从综合数据库中提取统计数据，以构建最相关的模型。相比之下，ML方法使用相对简单的输入并找到它们之间的联系。对于旨在优化网络权重的深度学习方法来说，这一点更加明显，这与经验函数的目标类似。尽管它们不是本文的主要焦点，但有一类特殊的ML模型(称为物理信息DL)具有潜力，因为它们在学习过程中纳入了物理约束。
这一综述表明，无论是评分还是分类，ML方法都优于经典方法。此外，最近提出的GNN方法具有较好的性能，但仍未得到充分研究。因此，需要对这些方法进行更深入的研究。
最后一个挑战是计算时间。没有一种ML评分方法在计算时间上与其他方法进行比较，这使得很难从减少时间的角度来讨论ML的能力。但是，可以使用定界搜索来减少时间;一些预测结合位点的ML方法优于经典的结合位点预测方法。因此，我们认为GNN是改进当前ML方法的一种有前景的方法。
一个普遍的缺点是，大多数方法都没有在完整的对接管道中提出和评估;因此，将经典方法(如AutoDock)与ML工作流进行比较会很有趣。此外，ML方法的训练和推理次数也很少被作者提及。我们认为这些信息应该包含在未来的研究中，因为它为这些模型的复杂性提供了宝贵的见解。
Machine-learning methods for ligand–protein molecular docking