Accelerating AutoDock4 with GPUs and Gradient-Based Local Search

计算机科学 限制 虚拟筛选 软件 对接(动物) 药物发现 计算科学 并行计算 生物信息学 操作系统 医学 机械工程 生物 工程类 护理部
作者
Diogo Santos‐Martins,Leonardo Solis-Vasquez,Andreas F. Tillack,Michel F. Sanner,Andreas Koch,Stefano Forli
出处
期刊:Journal of Chemical Theory and Computation [American Chemical Society]
卷期号:17 (2): 1060-1073 被引量:239
标识
DOI:10.1021/acs.jctc.0c01006
摘要

AutoDock4 is a widely used program for docking small molecules to macromolecular targets. It describes ligand-receptor interactions using a physics-inspired scoring function that has been proven useful in a variety of drug discovery projects. However, compared to more modern and recent software, AutoDock4 has longer execution times, limiting its applicability to large scale dockings. To address this problem, we describe an OpenCL implementation of AutoDock4, called AutoDock-GPU, that leverages the highly parallel architecture of GPU hardware to reduce docking runtime by up to 350-fold with respect to a single-threaded process. Moreover, we introduce the gradient-based local search method ADADELTA, as well as an improved version of the Solis-Wets random optimizer from AutoDock4. These efficient local search algorithms significantly reduce the number of calls to the scoring function that are needed to produce good results. The improvements reported here, both in terms of docking throughput and search efficiency, facilitate the use of the AutoDock4 scoring function in large scale virtual screening.
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