論文の概要: FSscore: A Machine Learning-based Synthetic Feasibility Score Leveraging Human Expertise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12737v1
• Date: Wed, 20 Dec 2023 03:18:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-21 16:48:06.190642
• Title: FSscore: A Machine Learning-based Synthetic Feasibility Score Leveraging Human Expertise
• Title（参考訳）: FSscore: 人間の専門知識を活用する機械学習ベースの合成可能性スコア
• Authors: Rebecca M. Neeser, Bruno Correia, Philippe Schwaller
• Abstract要約: Focused Synthesizability score (FSscore) はグラフアテンションネットワークを用いて二進選好に基づいて構造をランク付けする。 焦点を絞ったデータセットの微調整は、適度な性能と一般化性を示す事前訓練されたモデルよりも、これらの化学スコープの性能を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7917874428066525
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Determining whether a molecule can be synthesized is crucial for many aspects of chemistry and drug discovery, allowing prioritization of experimental work and ranking molecules in de novo design tasks. Existing scoring approaches to assess synthetic feasibility struggle to extrapolate to out-of-distribution chemical spaces or fail to discriminate based on minor differences such as chirality that might be obvious to trained chemists. This work aims to address these limitations by introducing the Focused Synthesizability score (FSscore), which learns to rank structures based on binary preferences using a graph attention network. First, a baseline trained on an extensive set of reactant-product pairs is established that subsequently is fine-tuned with expert human feedback on a chemical space of interest. Fine-tuning on focused datasets improves performance on these chemical scopes over the pre-trained model exhibiting moderate performance and generalizability. This enables distinguishing hard- from easy-to-synthesize molecules and improving the synthetic accessibility of generative model outputs. On very complex scopes with limited labels achieving satisfactory gains remains challenging. The FSscore showcases how human expert feedback can be utilized to optimize the assessment of synthetic feasibility for a variety of applications.
• Abstract（参考訳）: 分子が合成できるかどうかを決定することは、化学と薬物発見の多くの面において重要であり、実験の優先順位付けとデ・ノボの設計タスクにおける分子のランク付けを可能にする。 既存のスコア付け手法は、分布外化学空間への外挿や、訓練された化学者にとって明らかなキラリティーのような小さな違いに基づく判別に失敗したりする。 本研究の目的は、グラフアテンションネットワークを用いて、二項選好に基づいて構造をランク付けするFocusted Synthesizability score (FSscore)を導入することにより、これらの制限に対処することである。 まず、一連の反応物-生成物ペアで訓練されたベースラインが確立され、その後、興味のある化学空間に対する専門家のフィードバックによって微調整される。 焦点を絞ったデータセットの微調整は、適度なパフォーマンスと一般化性を示す事前訓練されたモデルよりも、これらの化学領域のパフォーマンスを向上させる。 これにより、難しい分子と合成しやすい分子を区別し、生成モデル出力の合成アクセシビリティを向上させることができる。 限られたラベルで十分な利益を得る非常に複雑なスコープでは、依然として困難である。 fsscoreは、さまざまなアプリケーションに対する合成実現可能性の評価を最適化するために、人間のエキスパートフィードバックをどのように利用できるかを示す。

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