個別ドッキングツール（AutoDock Vina, Smina, RxDock, DiffDock など）はそれぞれ独自のコマンドライン操作と前処理スクリプトを必要とし、グループ間で前処理パラメータが揺れることでドッキング再現性が低下している。さらに DiffDock のような拡散モデル系ドッキングは古典的ドッキングと前処理仕様が異なり、共通基盤での横並び比較が難しい。
→ 標準化 Web ワークフローで前処理・実行・後処理・MD連携を一気通貫にする。
| 系 | 主用途 | 備考 |
|---|---|---|
| キナーゼ | ATP 競合阻害剤 | flexible loop あり |
| GPCR | 膜タンパク+リガンド | HT Simulator で膜系MD |
| 核内受容体 | ステロイド系結合 | 大型疎水ポケット |
| 共通 | 4エンジン横並び | 同一前処理で再現性確保 |
代表 3 クラス（キナーゼ・GPCR・核内受容体）で 4 エンジンを評価し、PoseBuster の効果を確認。
4 ドッキングエンジン（古典 3 + AI 1）の前処理を共通化し、グループ間でのドッキング再現性を底上げする。
DiffDock のような生成系ドッキングは物理 sanity check が必須要件であり、後処理が品質保証の中核となる。
Web GUI は数万化合物以上の VS には不向きで、用途は精密ドッキング・少数候補評価に絞られる。
合格 pose → CHARMM HT Simulator が滑らかに繋がり、ドッキングを MD のスタートポイントとして使える。