論文の概要: Molecule optimization via multi-objective evolutionary in implicit chemical space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08826v1
• Date: Sat, 17 Dec 2022 09:09:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 14:50:45.873289
• Title: Molecule optimization via multi-objective evolutionary in implicit chemical space
• Title（参考訳）: 暗黙的化学空間における多目的進化による分子最適化
• Authors: Xin Xia, Yansen Su, Chunhou Zheng, Xiangxiang Zeng
• Abstract要約: MOMOは、化学知識の学習と多目的進化探索を組み合わせた多目的分子最適化フレームワークである。 4つの多目的特性と類似性最適化タスクにおけるMOMOの性能を実証し、ケーススタディを通してMOMOの探索能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.72872397589296
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning methods have been used to accelerate the molecule optimization process. However, efficient search for optimized molecules satisfying several properties with scarce labeled data remains a challenge for machine learning molecule optimization. In this study, we propose MOMO, a multi-objective molecule optimization framework to address the challenge by combining learning of chemical knowledge with Pareto-based multi-objective evolutionary search. To learn chemistry, it employs a self-supervised codec to construct an implicit chemical space and acquire the continues representation of molecules. To explore the established chemical space, MOMO uses multi-objective evolution to comprehensively and efficiently search for similar molecules with multiple desirable properties. We demonstrate the high performance of MOMO on four multi-objective property and similarity optimization tasks, and illustrate the search capability of MOMO through case studies. Remarkably, our approach significantly outperforms previous approaches in optimizing three objectives simultaneously. The results show the optimization capability of MOMO, suggesting to improve the success rate of lead molecule optimization.
• Abstract（参考訳）: 機械学習手法は分子最適化プロセスの高速化に用いられている。 しかし、少ないラベル付きデータでいくつかの特性を満たす最適化分子の効率的な探索は、機械学習分子最適化の課題である。 本研究では,化学知識の学習とパレートに基づく多目的進化探索を組み合わせた多目的分子最適化フレームワークであるmomoを提案する。 化学を学ぶために、自己教師付きコーデックを用いて暗黙的な化学空間を構築し、分子の継続表現を取得する。 確立された化学空間を探索するために、MOMOは多目的進化を用いて、複数の望ましい性質を持つ類似分子を包括的かつ効率的に探索する。 4つの多目的特性と類似性最適化タスクにおけるMOMOの性能を実証し、ケーススタディを通してMOMOの探索能力を示す。 また,本手法は3つの目標を同時に最適化する従来の手法よりも優れていた。 その結果,MOMOの最適化能力が示され,リード分子最適化の成功率の向上が示唆された。

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