論文の概要: Amortized Tree Generation for Bottom-up Synthesis Planning and Synthesizable Molecular Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.06389v1
• Date: Tue, 12 Oct 2021 22:43:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-15 04:44:36.602559
• Title: Amortized Tree Generation for Bottom-up Synthesis Planning and Synthesizable Molecular Design
• Title（参考訳）: ボトムアップ合成計画と合成可能な分子設計のための償却木生成
• Authors: Wenhao Gao, Roc\'io Mercado and Connor W. Coley
• Abstract要約: ターゲット分子の埋め込みを条件としたマルコフ決定過程として,合成経路を生成するための償却アプローチを報告した。 提案手法により,最適化された条件付き符号からデコードすることで,ボトムアップ方式で合成計画を実行し,合成可能な分子を設計することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.17167311150369
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Molecular design and synthesis planning are two critical steps in the process of molecular discovery that we propose to formulate as a single shared task of conditional synthetic pathway generation. We report an amortized approach to generate synthetic pathways as a Markov decision process conditioned on a target molecular embedding. This approach allows us to conduct synthesis planning in a bottom-up manner and design synthesizable molecules by decoding from optimized conditional codes, demonstrating the potential to solve both problems of design and synthesis simultaneously. The approach leverages neural networks to probabilistically model the synthetic trees, one reaction step at a time, according to reactivity rules encoded in a discrete action space of reaction templates. We train these networks on hundreds of thousands of artificial pathways generated from a pool of purchasable compounds and a list of expert-curated templates. We validate our method with (a) the recovery of molecules using conditional generation, (b) the identification of synthesizable structural analogs, and (c) the optimization of molecular structures given oracle functions relevant to drug discovery.
• Abstract（参考訳）: 分子設計と合成計画は、条件付き合成経路生成の単一の共有タスクとして定式化する分子発見のプロセスにおいて2つの重要なステップである。 ターゲット分子の埋め込みを条件としたマルコフ決定過程として合成経路を生成するための償却アプローチを報告する。 提案手法により,最適化された条件付き符号から復号化することで,ボトムアップ方式で合成計画を実行し,合成可能な分子を設計することができる。 この手法はニューラルネットワークを利用して合成木を確率論的にモデル化し、反応テンプレートの離散的なアクション空間に符号化された反応規則に従って1回に1回反応する。 私たちはこれらのネットワークを、購入可能な化合物のプールと専門家によるテンプレートのリストから生成された数十万の人工経路でトレーニングします。 私たちは手法を検証します (a)条件付き生成による分子の回復 b) 合成可能な構造的類似物の同定及び c) 薬物発見に関連するオラクルの機能を与えられた分子構造の最適化。

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