論文の概要: Molecular De Novo Design through Transformer-based Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05365v3
• Date: Sat, 9 Dec 2023 10:26:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-12 22:20:54.215806
• Title: Molecular De Novo Design through Transformer-based Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: トランスフォーマによる強化学習による分子デノボ設計
• Authors: Tao Feng, Pengcheng Xu, Tianfan Fu, Siddhartha Laghuvarapu, Jimeng Sun
• Abstract要約: 分子デノボ設計のためのトランスフォーマーを用いた生成モデルを微調整する手法を提案する。 提案手法は, 種々の生物標的に対して活性を示すと予測された化合物の生成において, 優れた性能を示す。 本手法は, 足場ホッピング, 単一分子からのライブラリ拡張, 生物標的に対する高い活性の化合物の生成に有効である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.803770968809225
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we introduce a method to fine-tune a Transformer-based generative model for molecular de novo design. Leveraging the superior sequence learning capacity of Transformers over Recurrent Neural Networks (RNNs), our model can generate molecular structures with desired properties effectively. In contrast to the traditional RNN-based models, our proposed method exhibits superior performance in generating compounds predicted to be active against various biological targets, capturing long-term dependencies in the molecular structure sequence. The model's efficacy is demonstrated across numerous tasks, including generating analogues to a query structure and producing compounds with particular attributes, outperforming the baseline RNN-based methods. Our approach can be used for scaffold hopping, library expansion starting from a single molecule, and generating compounds with high predicted activity against biological targets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,分子ドノボ設計のためのトランスベース生成モデルを微調整する手法を提案する。 リカレントニューラルネットワーク(rnn)上でのトランスフォーマの優れたシーケンス学習能力を活用することで,望ましい特性を持つ分子構造を効果的に生成することができる。 従来のrnnモデルとは対照的に, 分子構造配列の長期依存性を捉えることにより, 種々の生物標的に対する活性が予測される化合物の生成において優れた性能を示す。 モデルの有効性は、クエリ構造に類似点を生成し、特定の属性を持つ化合物を生成し、ベースラインのRNNベースの手法より優れるなど、数多くのタスクで実証されている。 本手法は, 足場ホッピング, 単一分子からのライブラリ拡張, 生物標的に対する高い活性を有する化合物の生成に利用できる。

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