Fugu-MT 論文翻訳(概要): MGCVAE: Multi-objective Inverse Design via Molecular Graph Conditional Variational Autoencoder

論文の概要: MGCVAE: Multi-objective Inverse Design via Molecular Graph Conditional Variational Autoencoder

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.07476v1
Date: Mon, 14 Feb 2022 14:33:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-16 16:08:05.183322
Title: MGCVAE: Multi-objective Inverse Design via Molecular Graph Conditional Variational Autoencoder
Title（参考訳）: MGCVAE:分子グラフ条件変分オートエンコーダによる多目的逆設計
Authors: Myeonghun Lee and Kyoungmin Min
Abstract要約: 本研究では,デノボ設計のためのオートエンコーダに基づく分子グラフ生成モデルを提案する。結果: MGCVAEでは25.89%の最適化された分子が生成され, MGVAEでは0.66%であった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: The ultimate goal of various fields is to directly generate molecules with desired properties, such as finding water-soluble molecules in drug development and finding molecules suitable for organic light-emitting diode (OLED) or photosensitizers in the field of development of new organic materials. In this respect, this study proposes a molecular graph generative model based on the autoencoder for de novo design. The performance of molecular graph conditional variational autoencoder (MGCVAE) for generating molecules having specific desired properties is investigated by comparing it to molecular graph variational autoencoder (MGVAE). Furthermore, multi-objective optimization for MGCVAE was applied to satisfy two selected properties simultaneously. In this study, two physical properties -- logP and molar refractivity -- were used as optimization targets for the purpose of designing de novo molecules, especially in drug discovery. As a result, it was confirmed that among generated molecules, 25.89% optimized molecules were generated in MGCVAE compared to 0.66% in MGVAE. Hence, it demonstrates that MGCVAE effectively produced drug-like molecules with two target properties. The results of this study suggest that these graph-based data-driven models are one of the effective methods of designing new molecules that fulfill various physical properties, such as drug discovery.
Abstract（参考訳）: 様々な分野の最終的な目標は、医薬品開発における水溶性分子の発見や、有機発光ダイオード(oled)や光増感剤に適した分子の発見など、望ましい性質を持つ分子を直接生成することである。そこで本研究では,de novo設計のためのオートエンコーダに基づく分子グラフ生成モデルを提案する。特定の特性を有する分子を生成するための分子グラフ条件変動オートエンコーダ(mgcvae)の性能を分子グラフ変動オートエンコーダ(mgvae)と比較した。さらに, MGCVAEの多目的最適化を適用し, 2つの特性を同時に満たした。本研究では,特に薬物発見において,de novo分子の設計を目的とした最適化目標として,logpとmolarの2つの物理特性を用いた。その結果、MGCVAEでは25.89%の最適化された分子が生成され、MGVAEでは0.66%であった。したがって、MGCVAEは2つの標的特性を持つ薬物様分子を効果的に生成することを示した。本研究は,これらのグラフに基づくデータ駆動モデルが,創薬などの物理特性を満たす新しい分子を設計するための有効な手法の1つであることを示唆する。

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