スコアリング関数 (分子)

計算化学や分子モデリングの分野では、スコアリング関数 (scoring functions) は、ドッキングした2つの分子の分子間における結合親和性を概算するために使用される数学的な関数である。最も一般的には、分子の1つは薬剤のような有機化合物で、2つ目はタンパク質受容体のような薬剤の生物学的標的である。また、2つのタンパク質間またはタンパク質とDNAの間の分子間相互作用の強さを予測するためのスコアリング関数も開発されている。 
用途.
スコアリング関数は、創薬や他の分子モデリングアプリケーションで広く使用されている。これらには以下のようなものがある。 
スコアリング関数よりも潜在的に信頼性が高く、しかし計算量の多い可能性がある代替策として、自由エネルギー摂動計算がある。
前提条件.
スコアリング関数は通常、予測したい種に類似した分子種間での (実験的に決定された) 結合親和性データセットを用いて、パラメータ化 (またはチューニング) される。 
現在使用されている手法では、タンパク質に対するリガンドの親和性を予測するために、はじめに以下を知っているか予測する必要がある。 
上記の情報から、複合体の三次元構造が得られる。この構造に基づいて、スコアリング関数は、次に概説する方法の1つを使用して、複合体中の2つの分子間の結合の強さを推定できる。最後に、スコアリング関数自体を使用して、複合体中の低分子の結合モードと活性コンホメーションの両方を予測することもできるし、あるいは、ドッキング実行(docking run)内でより単純で計算速度の速い関数を利用することもできる。 
クラス.
スコアリング関数には4つの一般的なクラスがある。 
最初の3つのタイプ、力場型、経験型、知識ベース型は一般的に古典的なスコアリング関数と呼ばれ、結合への寄与が線形結合であると仮定することによって特徴づけられる。この制約のため、古典的スコアリング関数は大量の学習データを活かすことができない。 
改良点.
異なるスコアリング関数は比較的同一線上にあるため、コンセンサス・スコアリング関数は精度を有意に向上させない可能性がある。しかし、これまでの研究では、コンセンサス・スコアリングは有益であることが示唆されていたため、この主張はこの分野での一般的な見解に多少反している。 
完全なスコアリング関数は、リガンドと標的との間における結合自由エネルギーを予測することができる。しかし実際には、計算手法と計算資源の両方がこの目標達成を制限している。そのため、多くの場合、偽陽性リガンドと偽陰性リガンドの数を最小にする方法が選択さる。結合定数と構造とのデータからなる実験的トレーニングセットが利用可能な場合に、分子ドッキングで使用されるスコアリング関数を改善するための簡単な方法が開発された。