論文の概要: Implementation of The Future of Drug Discovery: QuantumBased Machine Learning Simulation (QMLS)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08561v2
• Date: Wed, 25 Oct 2023 13:13:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 20:02:08.350128
• Title: Implementation of The Future of Drug Discovery: QuantumBased Machine Learning Simulation (QMLS)
• Title（参考訳）: 薬物発見の未来:量子ベースの機械学習シミュレーション(qmls)
• Authors: Yifan Zhou, Yew Kee Wong, Yan Shing Liang, Haichuan Qiu, Yu Xi Wu, Bin He
• Abstract要約: 我々は,新たなコンセプトQMLSを導入し,R&Dフェーズ全体を3～6ヶ月短縮し,コストを5～8万USDに短縮する。 ヒット生成のために、機械学習分子生成(MLMG)は標的タンパク質の分子構造に応じてヒットを生成する。 リード最適化では、QSGから生成・濾過された結果の分子を比較し、両方のプロセスの結果として現れる分子を数十のバリエーションに分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.974868510379332
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Research & Development (R&D) phase of drug development is a lengthy and costly process. To revolutionize this process, we introduce our new concept QMLS to shorten the whole R&D phase to three to six months and decrease the cost to merely fifty to eighty thousand USD. For Hit Generation, Machine Learning Molecule Generation (MLMG) generates possible hits according to the molecular structure of the target protein while the Quantum Simulation (QS) filters molecules from the primary essay based on the reaction and binding effectiveness with the target protein. Then, For Lead Optimization, the resultant molecules generated and filtered from MLMG and QS are compared, and molecules that appear as a result of both processes will be made into dozens of molecular variations through Machine Learning Molecule Variation (MLMV), while others will only be made into a few variations. Lastly, all optimized molecules would undergo multiple rounds of QS filtering with a high standard for reaction effectiveness and safety, creating a few dozen pre-clinical-trail-ready drugs. This paper is based on our first paper, where we pitched the concept of machine learning combined with quantum simulations. In this paper we will go over the detailed design and framework of QMLS, including MLMG, MLMV, and QS.
• Abstract（参考訳）: 研究開発段階(research & development, r&d)は長くコストのかかるプロセスである。 このプロセスに革命をもたらすため、我々は新たなコンセプトQMLSを導入し、R&Dフェーズ全体を3～6ヶ月に短縮し、コストを5～8万USDに短縮する。 ヒット生成のために、機械学習分子生成(mlmg)はターゲットタンパク質の分子構造に応じてヒットを発生させ、量子シミュレーション(qs)はターゲットタンパク質との反応と結合効果に基づいて一次エッセイから分子をフィルタリングする。 次に、リード最適化のために、mlmgおよびqsから生成およびフィルタリングされた結果分子を比較し、両方のプロセスの結果として現れる分子を、機械学習分子変異(mlmv)を介して数十の分子変動にし、他の分子はいくつかのバリエーションにのみ変換する。 最後に、全ての最適化された分子は、反応効率と安全性の基準の高いQSフィルターを複数回実施し、数十個の前臨床薬を合成する。 本論文は、量子シミュレーションと組み合わせた機械学習の概念を売り込んだ最初の論文に基づいている。 本稿では、MLMG、MLMV、QSを含むQMLSの詳細な設計とフレームワークについて述べる。

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