論文の概要: An Equivariant Generative Framework for Molecular Graph-Structure Co-Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12436v1
• Date: Wed, 12 Apr 2023 13:34:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-30 07:29:35.034582
• Title: An Equivariant Generative Framework for Molecular Graph-Structure Co-Design
• Title（参考訳）: 分子グラフ構造共設計のための同変生成枠組み
• Authors: Zaixi Zhang, Qi Liu, Chee-Kong Lee, Chang-Yu Hsieh, Enhong Chen
• Abstract要約: 分子グラフ構造アンダーラインCo設計のための機械学習ベースの生成フレームワークであるMollCodeを提案する。 MolCodeでは、3D幾何情報によって分子2Dグラフの生成が促進され、それによって分子3D構造の予測が導かれる。 分子設計における2次元トポロジーと3次元幾何は本質的に相補的な情報を含んでいることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.92529253182004
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Designing molecules with desirable physiochemical properties and functionalities is a long-standing challenge in chemistry, material science, and drug discovery. Recently, machine learning-based generative models have emerged as promising approaches for \emph{de novo} molecule design. However, further refinement of methodology is highly desired as most existing methods lack unified modeling of 2D topology and 3D geometry information and fail to effectively learn the structure-property relationship for molecule design. Here we present MolCode, a roto-translation equivariant generative framework for \underline{Mol}ecular graph-structure \underline{Co-de}sign. In MolCode, 3D geometric information empowers the molecular 2D graph generation, which in turn helps guide the prediction of molecular 3D structure. Extensive experimental results show that MolCode outperforms previous methods on a series of challenging tasks including \emph{de novo} molecule design, targeted molecule discovery, and structure-based drug design. Particularly, MolCode not only consistently generates valid (99.95$\%$ Validity) and diverse (98.75$\%$ Uniqueness) molecular graphs/structures with desirable properties, but also generate drug-like molecules with high affinity to target proteins (61.8$\%$ high-affinity ratio), which demonstrates MolCode's potential applications in material design and drug discovery. Our extensive investigation reveals that the 2D topology and 3D geometry contain intrinsically complementary information in molecule design, and provide new insights into machine learning-based molecule representation and generation.
• Abstract（参考訳）: 望ましい物理化学的性質と機能を持つ分子を設計することは、化学、物質科学、薬物発見における長年の課題である。 近年, 機械学習に基づく生成モデルは, 分子設計における有望なアプローチとして出現している。 しかし,既存の手法では2次元トポロジと3次元幾何情報の統一モデリングが欠如しており,分子設計における構造・物性関係を効果的に学習できないため,方法論のさらなる改良が望まれている。 ここでは、Roto-translation equivariant generative framework for \underline{Mol}ecular graph-structure \underline{Co-de}signを示す。 molcodeでは、3d幾何情報は分子の2dグラフ生成に力を与え、分子の3d構造を予測するのに役立ちます。 大規模実験の結果,MollCodeは,分子設計,標的分子発見,構造に基づく薬物設計など,一連の課題において,従来の手法よりも優れていた。 特に、molcodeは一貫して有効な (99.95$\%$ valid) と多様な (98.75$\%$ uniqueness) 分子グラフ/構造を望ましい性質で生成するだけでなく、標的タンパク質に高い親和性 (61.8$\%$ high-affinity ratio) を持つ薬様分子を生成する。 分子設計における2次元トポロジーと3次元幾何は本質的に相補的な情報を含み,機械学習に基づく分子表現と生成に関する新たな知見を提供する。

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