論文の概要: Differentiable Scaffolding Tree for Molecular Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10469v1
• Date: Wed, 22 Sep 2021 01:16:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-23 13:43:09.607701
• Title: Differentiable Scaffolding Tree for Molecular Optimization
• Title（参考訳）: 分子最適化のための微分スカラーディングツリー
• Authors: Tianfan Fu, Wenhao Gao, Cao Xiao, Jacob Yasonik, Connor W. Coley, Jimeng Sun
• Abstract要約: 本稿では,離散的な化学構造を局所的な微分可能木に変換するための知識ネットワークを用いた微分可能な足場木(DST)を提案する。 実験により, 勾配に基づく分子最適化は有効であり, 試料効率が高いことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.447362691543304
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The structural design of functional molecules, also called molecular optimization, is an essential chemical science and engineering task with important applications, such as drug discovery. Deep generative models and combinatorial optimization methods achieve initial success but still struggle with directly modeling discrete chemical structures and often heavily rely on brute-force enumeration. The challenge comes from the discrete and non-differentiable nature of molecule structures. To address this, we propose differentiable scaffolding tree (DST) that utilizes a learned knowledge network to convert discrete chemical structures to locally differentiable ones. DST enables a gradient-based optimization on a chemical graph structure by back-propagating the derivatives from the target properties through a graph neural network (GNN). Our empirical studies show the gradient-based molecular optimizations are both effective and sample efficient. Furthermore, the learned graph parameters can also provide an explanation that helps domain experts understand the model output.
• Abstract（参考訳）: 機能分子の構造設計は分子最適化とも呼ばれ、創薬などの重要な応用を伴う重要な化学科学と工学の課題である。 深層生成モデルと組合せ最適化法は初期の成功を達成しているが、離散的な化学構造を直接モデル化することに苦慮し、しばしばブルート力列挙に強く依存する。 この課題は分子構造の離散的かつ非微分可能な性質から生じる。 そこで本研究では,個別の化学構造を局所的微分可能構造に変換するための学習知識ネットワークを用いた微分可能足場木(dst)を提案する。 DSTは、グラフニューラルネットワーク(GNN)を介して、ターゲット特性からの導関数をバックプロパゲートすることで、化学グラフ構造上の勾配に基づく最適化を可能にする。 実験により, 勾配に基づく分子最適化は有効であり, 試料効率が高いことが示された。 さらに、学習したグラフパラメータは、ドメインの専門家がモデル出力を理解するのに役立つ説明を提供することもできる。

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