論文の概要: Learning to Extend Molecular Scaffolds with Structural Motifs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.03864v1
• Date: Fri, 5 Mar 2021 18:28:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-08 14:37:36.128360
• Title: Learning to Extend Molecular Scaffolds with Structural Motifs
• Title（参考訳）: 構造モチーフを用いた分子スキャッホールドの拡張学習
• Authors: Krzysztof Maziarz, Henry Jackson-Flux, Pashmina Cameron, Finton Sirockin, Nadine Schneider, Nikolaus Stiefl, Marc Brockschmidt
• Abstract要約: 個々の原子とフラグメントを柔軟に選択することで、所定の部分分子を拡張することを学ぶ新しいグラフベースモデルを提案する。 我々のモデルは、グラフベースの分子生成の最先端を推し進める一方で、既存のアプローチよりも訓練とサンプリングがはるかに高速である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.883663832387265
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in deep learning-based modeling of molecules promise to accelerate in silico drug discovery. There is a plethora of generative models available, which build molecules either atom-by-atom and bond-by-bond or fragment-by-fragment. Many drug discovery projects also require a fixed scaffold to be present in the generated molecule, and incorporating that constraint has been recently explored. In this work, we propose a new graph-based model that learns to extend a given partial molecule by flexibly choosing between adding individual atoms and entire fragments. Extending a scaffold is implemented by using it as the initial partial graph, which is possible because our model does not depend on generation history. We show that training using a randomized generation order is necessary for good performance when extending scaffolds, and that the results are further improved by increasing fragment vocabulary size. Our model pushes the state-of-the-art of graph-based molecule generation, while being an order of magnitude faster to train and sample from than existing approaches.
• Abstract（参考訳）: 分子の深層学習に基づくモデリングの最近の進歩は、シリコ創薬の加速を約束する。 原子/原子/結合、フラグメント/フラグメントのいずれかの分子を構築する生成モデルが多数存在する。 多くの薬物発見プロジェクトは、生成した分子に固定された足場が必要であり、その制約を組み込むことも最近研究されている。 本研究では、個々の原子とフラグメントを柔軟に選択することで、所定の部分分子を拡張することを学ぶ新しいグラフベースモデルを提案する。 足場の拡張は、最初の部分グラフとして使用することで実現されます。これは、私たちのモデルが生成履歴に依存していないためです。 足場を延ばす際には,ランダム化生成順序を用いたトレーニングが良好なパフォーマンスのために必要であり,フラグメント語彙サイズを増やすことでさらに改善されることを示した。 我々のモデルは、グラフベースの分子生成の最先端を推し進める一方で、既存のアプローチよりも訓練とサンプリングがはるかに高速である。

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