論文の概要: Molecule Design by Latent Space Energy-Based Modeling and Gradual Distribution Shifting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14902v1
• Date: Fri, 9 Jun 2023 03:04:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-02 13:37:19.507585
• Title: Molecule Design by Latent Space Energy-Based Modeling and Gradual Distribution Shifting
• Title（参考訳）: 遅延宇宙エネルギーに基づくモデリングと粒度分布シフトによる分子設計
• Authors: Deqian Kong, Bo Pang, Tian Han and Ying Nian Wu
• Abstract要約: 化学的・生物学的性質が望ましい分子の生成は、薬物発見にとって重要である。 本稿では,分子の結合分布とその特性を捉える確率的生成モデルを提案する。 本手法は種々の分子設計タスクにおいて非常に強力な性能を発揮する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.44684898432997
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generation of molecules with desired chemical and biological properties such as high drug-likeness, high binding affinity to target proteins, is critical for drug discovery. In this paper, we propose a probabilistic generative model to capture the joint distribution of molecules and their properties. Our model assumes an energy-based model (EBM) in the latent space. Conditional on the latent vector, the molecule and its properties are modeled by a molecule generation model and a property regression model respectively. To search for molecules with desired properties, we propose a sampling with gradual distribution shifting (SGDS) algorithm, so that after learning the model initially on the training data of existing molecules and their properties, the proposed algorithm gradually shifts the model distribution towards the region supported by molecules with desired values of properties. Our experiments show that our method achieves very strong performances on various molecule design tasks.
• Abstract（参考訳）: 高い薬物類似性、標的タンパク質に対する高い結合親和性など、所望の化学的および生物学的性質を持つ分子の生成は、創薬に不可欠である。 本稿では,分子の結合分布とその特性を捉える確率論的生成モデルを提案する。 我々のモデルは、潜在空間におけるエネルギーベースモデル(EBM)を仮定する。 潜在ベクター上の条件付きでは、分子とその性質は、それぞれ分子生成モデルと特性回帰モデルによってモデル化される。 所望の特性を持つ分子を探索するために,SGDSアルゴリズムを用いたサンプリングを提案し,既存の分子のトレーニングデータとその特性に基づいてモデルを学習した後,提案アルゴリズムは,所望の特性を持つ分子が支持する領域に向けてモデルを徐々にシフトさせる。 実験により, 種々の分子設計タスクにおいて非常に強力な性能が得られることを示した。

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