論文の概要: Molecular Design in Synthetically Accessible Chemical Space via Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.14308v2
• Date: Fri, 16 Oct 2020 19:44:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 13:16:03.862275
• Title: Molecular Design in Synthetically Accessible Chemical Space via Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深層強化学習による合成可能な化学空間の分子設計
• Authors: Julien Horwood and Emmanuel Noutahi
• Abstract要約: 既存の生成法は、最適化中に分子特性の分布を好適にシフトできる能力に制限されていると論じる。 本稿では,分子設計のための新しい強化学習フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The fundamental goal of generative drug design is to propose optimized molecules that meet predefined activity, selectivity, and pharmacokinetic criteria. Despite recent progress, we argue that existing generative methods are limited in their ability to favourably shift the distributions of molecular properties during optimization. We instead propose a novel Reinforcement Learning framework for molecular design in which an agent learns to directly optimize through a space of synthetically-accessible drug-like molecules. This becomes possible by defining transitions in our Markov Decision Process as chemical reactions, and allows us to leverage synthetic routes as an inductive bias. We validate our method by demonstrating that it outperforms existing state-of the art approaches in the optimization of pharmacologically-relevant objectives, while results on multi-objective optimization tasks suggest increased scalability to realistic pharmaceutical design problems.
• Abstract（参考訳）: 創薬設計の基本的な目標は、予め定義された活性、選択性、薬物動態基準を満たす最適化された分子を提案することである。 近年の進歩にもかかわらず、既存の生成法は最適化時に分子特性の分布を好適に変化させる能力に限られていると論じている。 そこで我々は,合成可能な薬物様分子の空間を通して直接最適化することを学ぶ分子設計のための新しい強化学習フレームワークを提案する。 これはマルコフ決定過程の遷移を化学反応として定義することで可能となり、誘導バイアスとして合成経路を利用することができる。 本手法は薬理学的に関連のある目的の最適化において既存の手法よりも優れており,多目的最適化タスクの結果から,現実的な薬理設計問題への拡張性が増すことが示唆される。

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