論文の概要: An efficient graph generative model for navigating ultra-large combinatorial synthesis libraries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.04468v1
• Date: Wed, 19 Oct 2022 15:43:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 00:00:58.404512
• Title: An efficient graph generative model for navigating ultra-large combinatorial synthesis libraries
• Title（参考訳）: 超大型組合せ合成ライブラリの効率的なグラフ生成モデル
• Authors: Aryan Pedawi, Pawel Gniewek, Chaoyi Chang, Brandon M. Anderson, Henry van den Bedem
• Abstract要約: 仮想的でオンデマンドな化学ライブラリーは、化学空間の広大な合成可能な領域をアンロックすることで、早期の薬物発見を変革した。 近年、これらの図書館は数百万から数兆の化合物から急速に成長し、様々な治療標的に対する、発見されていない強力なヒットを隠蔽している。 本稿では,これらの課題を克服するために, Combinatorial Synthesis Library Variational Auto-Encoder (CSLVAE)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5495593104596397
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Virtual, make-on-demand chemical libraries have transformed early-stage drug discovery by unlocking vast, synthetically accessible regions of chemical space. Recent years have witnessed rapid growth in these libraries from millions to trillions of compounds, hiding undiscovered, potent hits for a variety of therapeutic targets. However, they are quickly approaching a size beyond that which permits explicit enumeration, presenting new challenges for virtual screening. To overcome these challenges, we propose the Combinatorial Synthesis Library Variational Auto-Encoder (CSLVAE). The proposed generative model represents such libraries as a differentiable, hierarchically-organized database. Given a compound from the library, the molecular encoder constructs a query for retrieval, which is utilized by the molecular decoder to reconstruct the compound by first decoding its chemical reaction and subsequently decoding its reactants. Our design minimizes autoregression in the decoder, facilitating the generation of large, valid molecular graphs. Our method performs fast and parallel batch inference for ultra-large synthesis libraries, enabling a number of important applications in early-stage drug discovery. Compounds proposed by our method are guaranteed to be in the library, and thus synthetically and cost-effectively accessible. Importantly, CSLVAE can encode out-of-library compounds and search for in-library analogues. In experiments, we demonstrate the capabilities of the proposed method in the navigation of massive combinatorial synthesis libraries.
• Abstract（参考訳）: 仮想的でオンデマンドな化学図書館は、化学空間の広大な、合成的にアクセス可能な領域を解き放ち、初期段階の薬物発見を変革した。 近年、これらの図書館は数百万から数兆の化合物から急速に成長し、様々な治療対象の強力なヒットを隠蔽している。 しかし、彼らはすぐに、明示的な列挙を可能にするサイズに近づき、仮想スクリーニングの新たな課題を提示している。 これらの課題を克服するために,コンビネーション合成ライブラリ変分自動エンコーダ(CSLVAE)を提案する。 提案された生成モデルは、そのようなライブラリを微分可能で階層的に構成されたデータベースとして表現する。 ライブラリから化合物が与えられると、分子エンコーダは検索のためのクエリを構築し、分子デコーダによって、まず化学反応をデコードし、次に反応物質をデコードすることで化合物を再構築する。 我々の設計はデコーダにおける自己回帰を最小化し、大きな有効な分子グラフの生成を容易にする。 本手法は,超大規模合成ライブラリに対して高速かつ並列にバッチ推論を行い,早期創薬において重要な応用が可能となる。 本手法で提案する化合物は図書館内に存在することが保証されており,合成的かつ費用対効果が高い。 重要なことに、CSLVAEは、外部の化合物をエンコードし、in-libraryアナログを検索することができる。 実験では,大規模組合せ合成ライブラリのナビゲーションにおける提案手法の有用性を実証する。

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