論文の概要: Exploring Chemical Space with Score-based Out-of-distribution Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.07632v3
• Date: Sat, 3 Jun 2023 08:43:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 05:15:32.523660
• Title: Exploring Chemical Space with Score-based Out-of-distribution Generation
• Title（参考訳）: Score-based Out-of-distribution Generation による化学空間の探索
• Authors: Seul Lee, Jaehyeong Jo, Sung Ju Hwang
• Abstract要約: 生成微分方程式(SDE)にアウト・オブ・ディストリビューション制御を組み込んだスコアベース拡散方式を提案する。 いくつかの新しい分子は現実世界の薬物の基本的な要件を満たしていないため、MOODは特性予測器からの勾配を利用して条件付き生成を行う。 我々はMOODがトレーニング分布を超えて化学空間を探索できることを実験的に検証し、既存の方法で見いだされた分子、そして元のトレーニングプールの上位0.01%までも生成できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.15855198512551
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A well-known limitation of existing molecular generative models is that the generated molecules highly resemble those in the training set. To generate truly novel molecules that may have even better properties for de novo drug discovery, more powerful exploration in the chemical space is necessary. To this end, we propose Molecular Out-Of-distribution Diffusion(MOOD), a score-based diffusion scheme that incorporates out-of-distribution (OOD) control in the generative stochastic differential equation (SDE) with simple control of a hyperparameter, thus requires no additional costs. Since some novel molecules may not meet the basic requirements of real-world drugs, MOOD performs conditional generation by utilizing the gradients from a property predictor that guides the reverse-time diffusion process to high-scoring regions according to target properties such as protein-ligand interactions, drug-likeness, and synthesizability. This allows MOOD to search for novel and meaningful molecules rather than generating unseen yet trivial ones. We experimentally validate that MOOD is able to explore the chemical space beyond the training distribution, generating molecules that outscore ones found with existing methods, and even the top 0.01% of the original training pool. Our code is available at https://github.com/SeulLee05/MOOD.
• Abstract（参考訳）: 既存の分子生成モデルのよく知られている制限は、生成した分子がトレーニングセットの分子に非常によく似ていることである。 デノボの薬物発見にさらに優れた性質を持つ真に新しい分子を生成するためには、化学領域におけるより強力な探索が必要である。 そこで本研究では,超パラメータの簡単な制御により生成確率微分方程式 (sde) にout-of-distribution (ood) 制御を組み込んだスコアベースの拡散スキームである molecular out-of-distribution diffusion (mood) を提案する。 いくつかの新規分子は現実世界の薬物の基本的な要件を満たしていないため、ムードは、タンパク質-リガンド相互作用、薬物類似性、合成可能性などの標的特性に従って、逆時間拡散過程をhigh-scoring領域に導く特性予測器からの勾配を利用して条件付き生成を行う。 これにより、MOODは目に見えないが自明な分子を生成するのではなく、新規で有意義な分子を探すことができる。 実験により,ムードがトレーニング分布を超えた化学空間を探索し,既存の手法で検出した分子や,当初のトレーニングプールの0.01%を上回る分子を生成できることを検証した。 私たちのコードはhttps://github.com/seullee05/moodで利用可能です。

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