論文の概要: Mitigating Molecular Aggregation in Drug Discovery with Predictive Insights from Explainable AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02206v1
• Date: Sat, 3 Jun 2023 22:30:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 19:25:26.096391
• Title: Mitigating Molecular Aggregation in Drug Discovery with Predictive Insights from Explainable AI
• Title（参考訳）: 薬物発見における分子凝集の軽減と説明可能なAIからの予測
• Authors: Hunter Sturm, Jonas Teufel, Kaitlin A. Isfeld, Pascal Friederich, Rebecca L. Davis
• Abstract要約: 分子凝集の原因の理解の欠如は、凝集分子を検出するための予測ツールの開発に困難をもたらす。 本稿では, 凝集分子と非凝集分子のデータセットを識別する分子特性と, 分子凝集を予測する機械学習アプローチについて検討する。 提案手法では,解析可能なグラフニューラルネットワークとファクトファクトを使用して,アグリゲーションを確実に予測し,説明し,将来のスクリーニングのための追加の洞察と設計ルールを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0499611180329804
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As the importance of high-throughput screening (HTS) continues to grow due to its value in early stage drug discovery and data generation for training machine learning models, there is a growing need for robust methods for pre-screening compounds to identify and prevent false-positive hits. Small, colloidally aggregating molecules are one of the primary sources of false-positive hits in high-throughput screens, making them an ideal candidate to target for removal from libraries using predictive pre-screening tools. However, a lack of understanding of the causes of molecular aggregation introduces difficulty in the development of predictive tools for detecting aggregating molecules. Herein, we present an examination of the molecular features differentiating datasets of aggregating and non-aggregating molecules, as well as a machine learning approach to predicting molecular aggregation. Our method uses explainable graph neural networks and counterfactuals to reliably predict and explain aggregation, giving additional insights and design rules for future screening. The integration of this method in HTS approaches will help combat false positives, providing better lead molecules more rapidly and thus accelerating drug discovery cycles.
• Abstract（参考訳）: 高スループットスクリーニング(HTS)の重要性は、機械学習モデルの早期発見とデータ生成の価値から成長し続けており、偽陽性のヒットを識別・防止するための前スクリーニング化合物の堅牢な方法の必要性が高まっている。 小さいコロイドアグリゲーション分子は、ハイスループットスクリーンにおける偽陽性の主な原因の1つであり、予測型プレスクリーンツールを使用してライブラリーから除去するのに適した候補である。 しかし、分子凝集の原因の理解の欠如は、凝集分子を検出するための予測ツールの開発に困難をもたらす。 本稿では,分子凝集と非凝集のデータセットを識別する分子の特徴と,分子凝集を予測する機械学習アプローチについて述べる。 本手法では,説明可能なグラフニューラルネットワークと偽物を用いて,アグリゲーションの予測と説明を行い,今後のスクリーニングのための洞察と設計ルールを与える。 HTSアプローチへのこの手法の統合は、偽陽性との戦いに役立ち、より高速な誘導分子を提供し、薬の発見サイクルを加速させる。

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