論文の概要: Retrieval-based Controllable Molecule Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.11126v1
• Date: Tue, 23 Aug 2022 17:01:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-25 13:21:38.316517
• Title: Retrieval-based Controllable Molecule Generation
• Title（参考訳）: 検索に基づく制御可能な分子生成
• Authors: Zichao Wang, Weili Nie, Zhuoran Qiao, Chaowei Xiao, Richard Baraniuk, Anima Anandkumar
• Abstract要約: 制御可能な分子生成のための検索に基づく新しいフレームワークを提案する。 我々は、与えられた設計基準を満たす分子の合成に向けて、事前学習された生成モデルを操るために、分子の小さなセットを使用します。 提案手法は生成モデルの選択に非依存であり,タスク固有の微調整は不要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.44583084888342
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generating new molecules with specified chemical and biological properties via generative models has emerged as a promising direction for drug discovery. However, existing methods require extensive training/fine-tuning with a large dataset, often unavailable in real-world generation tasks. In this work, we propose a new retrieval-based framework for controllable molecule generation. We use a small set of exemplar molecules, i.e., those that (partially) satisfy the design criteria, to steer the pre-trained generative model towards synthesizing molecules that satisfy the given design criteria. We design a retrieval mechanism that retrieves and fuses the exemplar molecules with the input molecule, which is trained by a new self-supervised objective that predicts the nearest neighbor of the input molecule. We also propose an iterative refinement process to dynamically update the generated molecules and retrieval database for better generalization. Our approach is agnostic to the choice of generative models and requires no task-specific fine-tuning. On various tasks ranging from simple design criteria to a challenging real-world scenario for designing lead compounds that bind to the SARS-CoV-2 main protease, we demonstrate our approach extrapolates well beyond the retrieval database, and achieves better performance and wider applicability than previous methods.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルによる特定の化学的および生物学的性質を持つ新規分子の生成は、薬物発見の有望な方向として現れている。 しかし、既存の手法では大規模なデータセットで広範なトレーニング/微調整が必要で、実世界の生成タスクでは利用できないことが多い。 本研究では,制御可能な分子生成のための新しい検索ベースフレームワークを提案する。 設計基準を満たす分子の小さな集合、すなわち(部分的に)設計基準を満たす分子を用いて、与えられた設計基準を満たす分子の合成に向けて事前訓練された生成モデルを操る。 入力分子を抽出・融合する検索機構を設計し, 入力分子に最も近い近傍を予測できる新たな自己制御的目的によって訓練する。 また, 生成分子と検索データベースを動的に更新し, さらなる一般化を実現するための反復的改良プロセスを提案する。 提案手法は生成モデルの選択に非依存であり,タスク固有の微調整は不要である。 簡単な設計基準からSARS-CoV-2主プロテアーゼに結合する鉛化合物を設計するための挑戦的な現実シナリオまで、様々なタスクにおいて、本手法は検索データベースをはるかに超越し、従来の手法よりも優れた性能と適用性を実現する。

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