論文の概要: Towards Better Opioid Antagonists Using Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.04768v1
• Date: Thu, 26 Mar 2020 15:28:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-19 20:56:58.417294
• Title: Towards Better Opioid Antagonists Using Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深層強化学習によるオピオイドアンタゴニストの改善に向けて
• Authors: Jianyuan Deng, Zhibo Yang, Yao Li, Dimitris Samaras, Fusheng Wang
• Abstract要約: オピオイド・アンタゴニストであるナロキソンは、オピオイド感染の主な死因であるオピオイドの過剰摂取から命を救うために広く用いられている。 しかし、ナロキソンは脳の保持能力が短く、治療効果が制限される。 我々は,物理化学的および生物学的特性が望ましい分子への効率的な勾配に基づく探索を可能にする強化学習を採用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.450443087525436
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Naloxone, an opioid antagonist, has been widely used to save lives from opioid overdose, a leading cause for death in the opioid epidemic. However, naloxone has short brain retention ability, which limits its therapeutic efficacy. Developing better opioid antagonists is critical in combating the opioid epidemic.Instead of exhaustively searching in a huge chemical space for better opioid antagonists, we adopt reinforcement learning which allows efficient gradient-based search towards molecules with desired physicochemical and/or biological properties. Specifically, we implement a deep reinforcement learning framework to discover potential lead compounds as better opioid antagonists with enhanced brain retention ability. A customized multi-objective reward function is designed to bias the generation towards molecules with both sufficient opioid antagonistic effect and enhanced brain retention ability. Thorough evaluation demonstrates that with this framework, we are able to identify valid, novel and feasible molecules with multiple desired properties, which has high potential in drug discovery.
• Abstract（参考訳）: オピオイドアンタゴニストであるナロキソンは、オピオイドの流行で死因となったオピオイドの過剰摂取から命を救うために広く使われている。 しかし、ナロキソンは脳の保持能力が短く、治療効果が制限される。 優れたオピオイド・アンタゴニストの開発はオピオイドの流行対策に不可欠であり,優れたオピオイド・アンタゴニストのための巨大な化学空間内を徹底的に探索する代わりに,物理化学的および/または生物学的特性が要求される分子に対する効率的な勾配に基づく探索を可能にする強化学習を採用する。 具体的には,脳の保持能力を増強した優れたオピオイドアンタゴニストとして,潜在的な鉛化合物を発見するための深層強化学習フレームワークを実装した。 カスタマイズされた多目的報酬関数は、十分なオピオイドアンタゴニスト効果と脳保持能力の両方を持つ分子に対して生成をバイアスするように設計されている。 より詳細な評価は、この枠組みにより、医薬品発見の可能性が高い複数の望ましい性質を持つ有効で新規で実現可能な分子を同定できることを示した。

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