論文の概要: Controlled Molecule Generator for Optimizing Multiple Chemical
Properties
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.13908v1
- Date: Mon, 26 Oct 2020 21:26:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-02 18:02:58.836263
- Title: Controlled Molecule Generator for Optimizing Multiple Chemical
Properties
- Title(参考訳): 複数の化学特性を最適化する制御分子発生装置
- Authors: Bonggun Shin, Sungsoo Park, JinYeong Bak, Joyce C. Ho
- Abstract要約: 2つの制約ネットワークを持つトランスフォーマーに基づく新しい最適化された分子生成モデルを提案する。
実験により,提案モデルでは,複数の特性を同時に最適化する上で,最先端モデルよりも有意な差が認められた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.10095508718581
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Generating a novel and optimized molecule with desired chemical properties is
an essential part of the drug discovery process. Failure to meet one of the
required properties can frequently lead to failure in a clinical test which is
costly. In addition, optimizing these multiple properties is a challenging task
because the optimization of one property is prone to changing other properties.
In this paper, we pose this multi-property optimization problem as a sequence
translation process and propose a new optimized molecule generator model based
on the Transformer with two constraint networks: property prediction and
similarity prediction. We further improve the model by incorporating score
predictions from these constraint networks in a modified beam search algorithm.
The experiments demonstrate that our proposed model outperforms
state-of-the-art models by a significant margin for optimizing multiple
properties simultaneously.
- Abstract(参考訳): 化学的性質が望ましい新規で最適化された分子の生成は、薬物発見プロセスの不可欠な部分である。
必要な特性の1つを満たさないと、コストのかかる臨床テストで失敗することが少なくありません。
さらに、これらの複数のプロパティの最適化は、あるプロパティの最適化が他のプロパティの変更に近付くため、難しいタスクである。
本稿では,このマルチプロパティ最適化問題をシーケンス変換プロセスとして適用し,特性予測と類似性予測という2つの制約付きトランスフォーマーに基づく新しい最適化分子生成モデルを提案する。
我々は,これらの制約ネットワークからのスコア予測を修正ビーム探索アルゴリズムに組み込むことにより,モデルをさらに改善する。
実験により,提案モデルが最先端モデルに匹敵し,同時に複数の特性を最適化できることを示す。
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