スコアリング関数 (分子)
知識ベース型 (英語版) - 統計的な「平均力ポテンシャル」を導出するために使用される大規模な3Dデータベース (ケンブリッジ構造データベース(英語版)や蛋白質構造データバンクなど) における、分子間近接接触の統計的観察に基づく。この方法は、特定のタイプの原子または官能基間の分子間相互作用が、ランダムな分布によって予想されるよりも頻繁に発生することがエネルギー的に有利であり、したがって結合親和性に有利に寄与するという仮定に基づく。
機械学習型 - これらの古典的なスコアリング関数とは異なり、機械学習スコアリング関数は、結合親和性とタンパク質-リガンド複合体を記述する構造的特徴との関係について、所定の関数形式を仮定しないことを特徴としている。このようにして、関数形式はデータから直接推測される。機械学習スコアリング関数は、多様なタンパク質-リガンド複合体の結合親和性予測において、古典的なスコアリング関数よりも優れていることが一貫して明らかになっている。これは標的固有の複合体についても当てはまるが、その優位性は標的に依存し、主に利用可能な関連データの量に依存する。適切な注意を払われると、機械学習スコアリング関数は、構造ベースのバーチャルスクリーニングという関連問題において、少なくとも古典的なスコアリング関数と同等の性能を発揮する。これらのレビューは、構造に基づいた創薬設計のための機械学習スコアリング関数について幅広い概観を提供する。
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。