論文の概要: Optimizing Molecules using Efficient Queries from Property Evaluations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.01921v2
• Date: Mon, 18 Oct 2021 21:07:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 06:14:16.857147
• Title: Optimizing Molecules using Efficient Queries from Property Evaluations
• Title（参考訳）: 特性評価から効率的なクエリーを用いた分子の最適化
• Authors: Samuel Hoffman, Vijil Chenthamarakshan, Kahini Wadhawan, Pin-Yu Chen, Payel Das
• Abstract要約: 汎用的なクエリベースの分子最適化フレームワークであるQMOを提案する。 QMOは効率的なクエリに基づいて入力分子の所望の特性を改善する。 QMOは, 有機分子を最適化するベンチマークタスクにおいて, 既存の手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.66290256377376
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning based methods have shown potential for optimizing existing molecules with more desirable properties, a critical step towards accelerating new chemical discovery. Here we propose QMO, a generic query-based molecule optimization framework that exploits latent embeddings from a molecule autoencoder. QMO improves the desired properties of an input molecule based on efficient queries, guided by a set of molecular property predictions and evaluation metrics. We show that QMO outperforms existing methods in the benchmark tasks of optimizing small organic molecules for drug-likeness and solubility under similarity constraints. We also demonstrate significant property improvement using QMO on two new and challenging tasks that are also important in real-world discovery problems: (i) optimizing existing potential SARS-CoV-2 Main Protease inhibitors toward higher binding affinity; and (ii) improving known antimicrobial peptides towards lower toxicity. Results from QMO show high consistency with external validations, suggesting effective means to facilitate material optimization problems with design constraints.
• Abstract（参考訳）: 機械学習に基づく手法は、より望ましい特性を持つ既存の分子を最適化する可能性を示しており、新しい化学発見を加速するための重要なステップである。 本稿では,分子オートエンコーダからの潜伏埋め込みを利用した汎用クエリに基づく分子最適化フレームワークQMOを提案する。 QMOは、分子特性予測と評価指標のセットによって導かれる効率的なクエリに基づいて、入力分子の所望の特性を改善する。 類似性制約下での薬物類似性や溶解性のために小さな有機分子を最適化するベンチマークタスクにおいて,qmoは既存の手法を上回っている。 また、実世界の発見問題においても重要な2つの新しい課題に対して、QMOを用いた重要な特性改善を示す。 一 既存のSARS-CoV-2メインプロテアーゼ阻害剤の高結合親和性への最適化及び (ii)毒性低下に対する既知の抗菌ペプチドの改善。 QMOの結果は外部の検証と高い整合性を示し、設計制約による材料最適化問題を解決する効果的な方法を提案する。

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