論文の概要: Molecule Optimization via Fragment-based Generative Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.04231v2
- Date: Tue, 12 Jan 2021 16:39:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-17 09:32:38.423084
- Title: Molecule Optimization via Fragment-based Generative Models
- Title（参考訳）: フラグメントに基づく生成モデルによる分子最適化
- Authors: Ziqi Chen, Martin Renqiang Min, Srinivasan Parthasarathy, Xia Ning
- Abstract要約: 創薬において、分子最適化は、望ましい薬物特性の観点から薬候補をより良いものにするための重要なステップである。
本稿では,計算量最適化分子に対する革新的シリコアプローチを提案し,最適化分子グラフを生成するために問題を定式化する。
我々の生成モデルはフラグメントベースの薬物設計の重要なアイデアに従い、小さなフラグメントを変更することで分子を最適化します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.888942129750124
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In drug discovery, molecule optimization is an important step in order to
modify drug candidates into better ones in terms of desired drug properties.
With the recent advance of Artificial Intelligence, this traditionally in vitro
process has been increasingly facilitated by in silico approaches. We present
an innovative in silico approach to computationally optimizing molecules and
formulate the problem as to generate optimized molecular graphs via deep
generative models. Our generative models follow the key idea of fragment-based
drug design, and optimize molecules by modifying their small fragments. Our
models learn how to identify the to-be-optimized fragments and how to modify
such fragments by learning from the difference of molecules that have good and
bad properties. In optimizing a new molecule, our models apply the learned
signals to decode optimized fragments at the predicted location of the
fragments. We also construct multiple such models into a pipeline such that
each of the models in the pipeline is able to optimize one fragment, and thus
the entire pipeline is able to modify multiple fragments of molecule if needed.
We compare our models with other state-of-the-art methods on benchmark datasets
and demonstrate that our methods significantly outperform others with more than
80% property improvement under moderate molecular similarity constraints, and
more than 10% property improvement under high molecular similarity constraints.
- Abstract（参考訳）: 創薬において、分子最適化は、望ましい薬物特性の観点から薬候補をより良いものにするための重要なステップである。
近年の人工知能の進歩により、従来のin vitroプロセスはシリコアプローチによってますます促進されている。
本稿では,計算量最適化分子に対する革新的シリコアプローチを提案し,深層生成モデルを用いて最適化された分子グラフを生成する問題を定式化する。
我々の生成モデルはフラグメントベースの薬物設計の重要なアイデアに従い、小さなフラグメントを変更することで分子を最適化します。
我々のモデルは、最適化されたフラグメントの特定方法と、良い性質と悪い性質を持つ分子の違いから、これらのフラグメントの修正方法を学ぶ。
新しい分子を最適化するために、我々のモデルは、予測されたフラグメントの位置で最適化されたフラグメントをデコードするために学習信号を適用します。
また、パイプライン内の各モデルが1つのフラグメントを最適化できるように、パイプライン内に複数のモデルを構築します。
提案手法は, 分子類似性制約下で80%以上の特性改善, 高分子類似性制約下で10%以上の特性改善により, 他者よりも顕著に優れていることを示す。
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