論文の概要: Automated patent extraction powers generative modeling in focused chemical spaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08272v1
• Date: Tue, 14 Mar 2023 23:26:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-16 18:24:43.254387
• Title: Automated patent extraction powers generative modeling in focused chemical spaces
• Title（参考訳）: 集束化学空間における自動特許抽出パワー生成モデル
• Authors: Akshay Subramanian, Kevin Greenman, Alexis Gervaix, Tzuhsiung Yang, Rafael G\'omez-Bombarelli
• Abstract要約: 深い生成モデルが逆分子設計のエキサイティングな道として登場した。 材料科学と化学への適用性における重要な課題の1つは、プロパティラベル付きでスケール可能なトレーニングデータセットにアクセスできないことである。 我々は、特許のデジタルファイルから、人間の介入を最小限に抑えた新しい候補を生み出すための自動パイプラインを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep generative models have emerged as an exciting avenue for inverse molecular design, with progress coming from the interplay between training algorithms and molecular representations. One of the key challenges in their applicability to materials science and chemistry has been the lack of access to sizeable training datasets with property labels. Published patents contain the first disclosure of new materials prior to their publication in journals, and are a vast source of scientific knowledge that has remained relatively untapped in the field of data-driven molecular design. Because patents are filed seeking to protect specific uses, molecules in patents can be considered to be weakly labeled into application classes. Furthermore, patents published by the US Patent and Trademark Office (USPTO) are downloadable and have machine-readable text and molecular structures. In this work, we train domain-specific generative models using patent data sources by developing an automated pipeline to go from USPTO patent digital files to the generation of novel candidates with minimal human intervention. We test the approach on two in-class extracted datasets, one in organic electronics and another in tyrosine kinase inhibitors. We then evaluate the ability of generative models trained on these in-class datasets on two categories of tasks (distribution learning and property optimization), identify strengths and limitations, and suggest possible explanations and remedies that could be used to overcome these in practice.
• Abstract（参考訳）: 深層生成モデルは逆分子設計のエキサイティングな道として登場し、訓練アルゴリズムと分子表現の相互作用から進歩している。 材料科学と化学に適用可能な重要な課題の1つは、プロパティラベルを持つ大規模トレーニングデータセットにアクセスできないことだ。 出版される特許は、ジャーナルに掲載される前に新しい素材を初めて開示することを含み、データ駆動分子設計の分野では比較的未知の科学知識の膨大な情報源である。 特定の用途を保護するために特許が出願されるため、特許の分子はアプリケーションクラスに弱いラベルを付けることができる。 さらに、米国特許商標庁(uspto)が発行する特許はダウンロード可能であり、機械可読テキストおよび分子構造を有する。 本研究では,USPTO特許のデジタルファイルから,人間の介入を最小限に抑えた新規候補を生成するための自動パイプラインを開発することで,特許データソースを用いたドメイン固有生成モデルを訓練する。 本手法は,有機エレクトロニクスとチロシンキナーゼ阻害薬の2種類のin-class抽出データセットでテストした。 次に、これらのクラス内データセットでトレーニングされた生成モデルの能力(分散学習とプロパティ最適化)を評価し、強みと限界を特定し、実際にこれらを克服するために使用できる説明と改善を提案する。

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