論文の概要: Taking a Respite from Representation Learning for Molecular Property Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.13492v3
• Date: Mon, 26 Jun 2023 14:44:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-28 00:48:59.032533
• Title: Taking a Respite from Representation Learning for Molecular Property Prediction
• Title（参考訳）: 分子特性予測のための表現学習からの反響
• Authors: Jianyuan Deng, Zhibo Yang, Hehe Wang, Iwao Ojima, Dimitris Samaras, Fusheng Wang
• Abstract要約: 固定表現の50,220モデル,SMILES配列の4,200モデル,分子グラフの8,400モデルを含む62,820モデルをトレーニングした。 本研究では, 化学空間の一般化について検討し, 活性崖が予測性能に大きく影響することを発見した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.0696691142853
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial intelligence (AI) has been widely applied in drug discovery with a major task as molecular property prediction. Despite booming techniques in molecular representation learning, fundamentals underlying molecular property prediction haven't been carefully examined yet. In this study, we conducted a systematic evaluation on a collection of representative models using various molecular representations. In addition to the commonly used MoleculeNet benchmark datasets, we also assembled a suite of opioids-related datasets from ChEMBL and two additional activity datasets from literature. To interrogate the basic predictive power, we also assembled a series of descriptors datasets with varying sizes to evaluate the models' performance. In total, we trained 62,820 models, including 50,220 models on fixed representations, 4,200 models on SMILES sequences and 8,400 models on molecular graphs. We first conducted dataset profiling and highlighted the activity-cliffs issue in the opioids-related datasets. We then conducted rigorous model evaluation and addressed key questions therein. Furthermore, we examined inter-/intra-scaffold chemical space generalization and found that activity cliffs significantly can impact prediction performance. Based on extensive experimentation and rigorous comparison, representation learning models still show limited performance in molecular property prediction in most datasets. Finally, we explored into potential causes why representation learning models fail and highlighted the importance of dataset size. By taking this respite, we reflected on the fundamentals underlying molecular property prediction, the awareness of which can, hopefully, bring better AI techniques in this field.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、分子特性予測として主要なタスクを持つ薬物発見に広く応用されている。 分子表現学習の進歩にもかかわらず、分子特性予測の基礎はまだ慎重に検討されていない。 本研究では,種々の分子表現を用いた代表モデルの集合を体系的に評価した。 一般的なcreativenetベンチマークデータセットに加えて、chemblのオピオイド関連データセットと、文献からの2つの追加アクティビティデータセットも組み立てました。 基本的な予測力を問うため、モデルの性能を評価するために、様々なサイズの記述子データセットを組み立てた。 合計で62,820モデル、固定表現50,220モデル、SMILES配列4,200モデル、分子グラフ8,400モデルを含む。 最初にデータセットのプロファイリングを行い、オピオイド関連データセットのアクティビティ・クリフ問題を強調した。 次に,厳密なモデル評価を行い,そこでの課題に対処した。 さらに, 化学空間の一般化について検討し, 活動崖が予測性能に有意な影響を及ぼすことを見出した。 広範な実験と厳密な比較に基づいて、表現学習モデルはいまだ多くのデータセットで分子特性予測において限られた性能を示している。 最後に、表現学習モデルが失敗する潜在的な原因を調査し、データセットサイズの重要性を強調した。 この繰り返しを取り入れることで、分子特性予測の基礎となる基礎を考察し、その認識がこの分野により良いai技術をもたらすことを願っている。

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