[논문 리뷰] Weighted Tanimoto Coefficient for 3D Molecule Structure Similarity Measurement

Siti Asmah Bero, Azah Kamilah Muda외 3명|arXiv (Cornell University)|2018. 06. 10.

Computational Drug Discovery Methods참고 문헌 19인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 3차원 분자 구조 유사도 측정을 향상시키기 위해 가중 유사도 거리 기반의 새로운 가중 Tanimoto 계수를 제안한다. 비이진 분자 표현 방식과 특수 가중 함수를 암페타민 기준 구조에 적용함으로써, 기존 Tanimoto 계수와 비교해 유사도 순위가 상당히 달라짐을 입증하였으며, 이는 신약 개발과 같은 화학정보학 응용 분야에서 민감도를 향상시킨다.

ABSTRACT

Similarity searching of molecular structure has been an important application in the Chemoinformatics, especially in drug discovery. Similarity searching is a common method used for identification of molecular structure. It involve three main principal component of similarity searching: structure representation; weighting scheme; and similarity coefficient. In this paper, we introduces Weighted Tanimoto Coefficient based on weighted Euclidean distance in order to investigate the effect of weight function on the result for similarity searching. The Tanimoto coefficient is one of the popular similarity coefficients used to measure the similarity between pairs of the molecule. The most of research area found that the similarity searching is based on binary or fingerprint data. Meanwhile, we used non-binary data and was set amphetamine structure as a reference or targeted structure and the rest of the dataset becomes a database structure. Throughout this study, it showed that there is definitely gives a different result between a similarity searching with and without weight.

연구 동기 및 목표

• Tanimoto 계수에 가중 함수를 통합하여 화학정보학 분야에서 3차원 분자 구조 유사도 측정을 향상시키기.
• 비이진 분자 표현 방식을 사용하여 가중치 체계가 유사도 검색 결과에 미치는 영향을 조사하기.
• 가중 유사도 측정 방식이 3차원 구조 비교에서 표준 Tanimoto 계수보다 더 의미 있는 결과를 도출하는지 평가하기.
• 구조 표현, 가중치, 유사도 계수를 통합한 유일한 접근 방식을 갖춘 유사도 검색 프레임워크 수립하기.

제안 방법

• 이 방법은 이진 지문 대신 비이진 분자 구조 데이터를 사용하여 구조적 특징을 더 세밀하게 표현할 수 있도록 한다.
• 유사도 계산에서 유클리드 거리에 가중 함수를 적용하여 기준 분자(암페타민)에 대해 관련성이 높은 특정 구조적 특징을 강조한다.
• 가중 유클리드 거리에서 유도된 가중 Tanimoto 계수로 표준 Tanimoto 공식을 수정하여 이러한 가중치를 통합한다.
• 기준 구조(암페타민)를 사용해 가중 벡터를 정의하고, 이를 데이터셋 내 모든 다른 분자에 유사도 계산 과정에서 적용한다.
• 가중 계수를 사용해 기준 분자와 데이터베이스 내 모든 분자 간의 유사도 점수를 계산함으로써, 관련성이 높은 구조의 순서 정렬 검색을 가능하게 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 가중 함수의 포함 여부가 3차원 분자 구조 유사도 검색 결과에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 비이진 분자 표현 방식이 이진 지문 대비 정확도와 민감도를 향상시킬 수 있는가?
• RQ3 가중 Tanimoto 계수가 표준 Tanimoto 계수와 비교해 유의미하게 다른 유사도 순위를 도출하는가?
• RQ4 기준 구조의 선택이 가중치 체계의 효과성에 어느 정도 영향을 미치는가?

주요 결과

• 제안된 가중 Tanimoto 계수는 동일한 데이터셋에 적용했을 때 표준 Tanimoto 계수와 비교해 상당히 다른 유사도 순위를 도출한다.
• 맞춤형 가중 함수를 적용한 비이진 데이터 사용은 미세한 구조적 변화를 구분하는 데 있어 유사도 검출 민감도를 향상시킨다.
• 결과적으로 기준 분자(암페타민) 기반의 가중치가 검색 과정에서 관련성이 높은 유사한 구조를 검색하는 데 유의미하게 향상됨을 시사한다.
• 연구 결과, 가중치 체계가 유사도 결과에 측정 가능한 의미 있는 영향을 미치며, 화학정보학 워크플로우에서 이러한 개선이 필요하다는 것을 확인하였다.