PINN-MEP: Continuous Neural Representations for Minimum-Energy Path Discovery in Molecular Systems

要約

物理システムにおける立体構造遷移を特徴付けることは、計算科学の根本的な課題のままです。
分子動力学（MD）やMCMCなどの従来のサンプリング方法は、分子系の高次元的性質と、安定した状態間の移行の高エネルギー障壁と闘うことがよくあります。
これらの遷移はシミュレーションタイムスケールではまれなイベントですが、多くの場合、最も生物学的に重要なプロセスを表しています。たとえば、イオンチャネルタンパク質の閉じた状態からオープン状態への立体構造変化は、細胞イオンの流れを制御し、神経シグナル伝達に重要です。
実際のシステムでのこのような遷移には、ミリ秒から数秒かかる場合がありますが、1回でも観察するには数か月または数年の継続的なシミュレーションが必要になる場合があります。
トランジションパスの生成を、最小エネルギーパス（MEP）生成のストリングメソッドに触発された物理学に基づいたニューラルネットワーク（PINN）を通じて解決される連続最適化問題として再forulululululululululuryされる方法を提示します。
遷移経路を暗黙の神経関数として表現し、微分可能な分子動力学力場で自動分化を活用することにより、この方法により、高価なパスサンプリングを必要とせずに物理的に現実的な遷移経路を効率的に発見することができます。
8,300を超える原子を備えた明示的に水和されたウシ膵臓トリプシン阻害剤（BPTI）システムを含む、2つのタンパク質に対する方法の有効性を実証します。

要約(オリジナル)

Characterizing conformational transitions in physical systems remains a fundamental challenge in the computational sciences. Traditional sampling methods like molecular dynamics (MD) or MCMC often struggle with the high-dimensional nature of molecular systems and the high energy barriers of transitions between stable states. While these transitions are rare events in simulation timescales, they often represent the most biologically significant processes – for example, the conformational change of an ion channel protein from its closed to open state, which controls cellular ion flow and is crucial for neural signaling. Such transitions in real systems may take milliseconds to seconds but could require months or years of continuous simulation to observe even once. We present a method that reformulates transition path generation as a continuous optimization problem solved through physics-informed neural networks (PINNs) inspired by string methods for minimum-energy path (MEP) generation. By representing transition paths as implicit neural functions and leveraging automatic differentiation with differentiable molecular dynamics force fields, our method enables the efficient discovery of physically realistic transition pathways without requiring expensive path sampling. We demonstrate our method’s effectiveness on two proteins, including an explicitly hydrated bovine pancreatic trypsin inhibitor (BPTI) system with over 8,300 atoms.

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