論文の概要: MARS: Markov Molecular Sampling for Multi-objective Drug Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.10432v1
• Date: Thu, 18 Mar 2021 10:04:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-22 14:23:31.014697
• Title: MARS: Markov Molecular Sampling for Multi-objective Drug Discovery
• Title（参考訳）: MARS:多目的創薬のためのマルコフ分子サンプリング
• Authors: Yutong Xie, Chence Shi, Hao Zhou, Yuwei Yang, Weinan Zhang, Yong Yu, Lei Li
• Abstract要約: 薬物分子の多目的発見法であるMARSを提案する。 分子グラフの断片を反復的に編集することで化学候補を生成するという考え方に基づいている。 実験では、MARSは様々な多対象設定で最先端のパフォーマンスを達成しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.53413526728175
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Searching for novel molecules with desired chemical properties is crucial in drug discovery. Existing work focuses on developing neural models to generate either molecular sequences or chemical graphs. However, it remains a big challenge to find novel and diverse compounds satisfying several properties. In this paper, we propose MARS, a method for multi-objective drug molecule discovery. MARS is based on the idea of generating the chemical candidates by iteratively editing fragments of molecular graphs. To search for high-quality candidates, it employs Markov chain Monte Carlo sampling (MCMC) on molecules with an annealing scheme and an adaptive proposal. To further improve sample efficiency, MARS uses a graph neural network (GNN) to represent and select candidate edits, where the GNN is trained on-the-fly with samples from MCMC. Experiments show that MARS achieves state-of-the-art performance in various multi-objective settings where molecular bio-activity, drug-likeness, and synthesizability are considered. Remarkably, in the most challenging setting where all four objectives are simultaneously optimized, our approach outperforms previous methods significantly in comprehensive evaluations. The code is available at https://github.com/yutxie/mars.
• Abstract（参考訳）: 化学的性質が望ましい新規分子の探索は、薬物発見に不可欠である。 既存の研究は、分子配列または化学グラフを生成する神経モデルの開発に焦点を当てている。 しかし、いくつかの性質を満たす新規で多様な化合物を見つけることは依然として大きな課題である。 本稿では,多目的薬物分子の発見法であるmarsを提案する。 MARSは分子グラフの断片を反復的に編集することで化学候補を生成するという考え方に基づいている。 高品質な候補を探すために、マルコフ連鎖モンテカルロサンプリング(MCMC)をアニールスキームと適応的な提案を持つ分子に採用している。 サンプル効率をさらに向上するため、MARSはグラフニューラルネットワーク(GNN)を使用して候補編集を表現および選択し、GNNはMCMCのサンプルでオンザフライでトレーニングされる。 実験により,MARSは,分子生物学的活性,薬物類似性,合成性を考慮した多目的環境において,最先端の性能を達成することが示された。 驚くべきことに、4つの目標が同時に最適化される最も困難な環境では、このアプローチは、包括的な評価において以前の手法を大きく上回っている。 コードはhttps://github.com/yutxie/marsで入手できる。

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