論文の概要: Reinforcement Learning for Personalized Drug Discovery and Design for
Complex Diseases: A Systems Pharmacology Perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.08894v1
- Date: Fri, 21 Jan 2022 21:29:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-25 17:14:51.229948
- Title: Reinforcement Learning for Personalized Drug Discovery and Design for
Complex Diseases: A Systems Pharmacology Perspective
- Title（参考訳）: パーソナライズドドラッグ発見のための強化学習と複雑疾患 : システム薬理学の視点から
- Authors: Ryan K. Tan, Yang Liu, Lei Xie
- Abstract要約: システム薬理学指向の薬物発見・設計における強化学習の可能性について概説する。
強化学習の一般化性と伝達性を高めるために,新しい強化学習技術が必要である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.103056213998213
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Many multi-genic systematic diseases such as Alzheimer's disease and majority
of cancers do not have effective treatments yet. Systems pharmacology is a
potentially effective approach to designing personalized therapies for
untreatable complexed diseases. In this article, we review the potential of
reinforcement learning in systems pharmacology-oriented drug discovery and
design. In spite of successful application of advanced reinforcement learning
techniques to target-based drug discovery, new reinforcement learning
techniques are needed to boost generalizability and transferability of
reinforcement learning in partially observed and changing environments,
optimize multi-objective reward functions for system-level molecular phenotype
readouts and generalize predictive models for out-of-distribution data. A
synergistic integration of reinforcement learning with other machine learning
techniques and related fields such as biophysics and quantum computing is
needed to achieve the ultimate goal of systems pharmacology-oriented de novo
drug design for personalized medicine.
- Abstract（参考訳）: アルツハイマー病やがんなどの多系統性疾患の多くは、まだ有効な治療を受けていない。
システム薬理学は、治療不能な複雑疾患に対するパーソナライズされた治療を設計するための潜在的に効果的なアプローチである。
本稿では,システム薬理学指向の薬物発見・設計における強化学習の可能性について概説する。
ターゲットに基づく薬物発見に高度な強化学習技術がうまく応用されているにもかかわらず、部分的に観察・変化する環境下での強化学習の一般化性と伝達性を高め、システムレベルの分子型読み出しのための多目的報酬関数を最適化し、分布外データの予測モデルを一般化するために、新しい強化学習技術が必要である。
強化学習と他の機械学習技術、生体物理学や量子コンピューティングといった関連分野との相乗的統合は、パーソナライズ医療のための薬理学指向のデ・ノボ薬品設計の究極の目標を達成するために必要である。
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