Fugu-MT 論文翻訳(概要): Molecular machine learning with conformer ensembles

論文の概要: Molecular machine learning with conformer ensembles

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.08452v2
Date: Thu, 18 Feb 2021 20:23:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-07 10:43:12.204367
Title: Molecular machine learning with conformer ensembles
Title（参考訳）: コンフォーメータアンサンブルを用いた分子機械学習
Authors: Simon Axelrod and Rafael Gomez-Bombarelli
Abstract要約: ChemPropやSchnetなどの主要なアーキテクチャに拡張された複数のディープラーニングモデルを紹介します。次に、これらのモデルの性能トレードオフを2D、3D、4D表現で評価し、薬物活動の予測を行う。新しいアーキテクチャは2Dモデルよりも大幅にパフォーマンスが向上するが、その性能は多くの場合、多くのモデルと同様、単一のコンフォーマを持つ。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Virtual screening can accelerate drug discovery by identifying promising candidates for experimental evaluation. Machine learning is a powerful method for screening, as it can learn complex structure-property relationships from experimental data and make rapid predictions over virtual libraries. Molecules inherently exist as a three-dimensional ensemble and their biological action typically occurs through supramolecular recognition. However, most deep learning approaches to molecular property prediction use a 2D graph representation as input, and in some cases a single 3D conformation. Here we investigate how the 3D information of multiple conformers, traditionally known as 4D information in the cheminformatics community, can improve molecular property prediction in deep learning models. We introduce multiple deep learning models that expand upon key architectures such as ChemProp and Schnet, adding elements such as multiple-conformer inputs and conformer attention. We then benchmark the performance trade-offs of these models on 2D, 3D and 4D representations in the prediction of drug activity using a large training set of geometrically resolved molecules. The new architectures perform significantly better than 2D models, but their performance is often just as strong with a single conformer as with many. We also find that 4D deep learning models learn interpretable attention weights for each conformer.
Abstract（参考訳）: 仮想スクリーニングは、実験評価の有望な候補を特定することによって、薬物発見を加速する。機械学習は、実験データから複雑な構造-プロパティ関係を学習し、仮想ライブラリを高速に予測できるため、スクリーニングの強力な方法である。分子は本質的に3次元のアンサンブルとして存在し、その生物学的作用は通常超分子認識によって起こる。しかし、分子特性予測への最も深い学習アプローチは入力として2Dグラフ表現を使用し、場合によっては1つの3Dコンフォメーションを用いる。本稿では,複数のコンバータの3次元情報(伝統的にケミノフォマティクスのコミュニティでは4次元情報)が深層学習モデルの分子特性予測を改善する方法について検討する。我々は、ChemPropやSchnetといったキーアーキテクチャに拡張された複数のディープラーニングモデルを導入し、マルチコンフォーマー入力やコンフォーマーアテンションなどの要素を追加します。次に,これらのモデルの性能トレードオフを2D, 3D, 4D表現で評価し, 幾何的に解決された分子の大きなトレーニングセットを用いて薬物活性の予測を行う。新しいアーキテクチャは2Dモデルよりも大幅にパフォーマンスが向上するが、その性能は多くの場合、多くのモデルと同様、単一のコンフォーマを持つ。また、4次元深層学習モデルでは、コンバータ毎に解釈可能な注意重みを学習する。

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