論文の概要: A Survey of Generative AI for de novo Drug Design: New Frontiers in Molecule and Protein Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08703v2
• Date: Wed, 26 Jun 2024 11:03:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-27 19:04:48.426774
• Title: A Survey of Generative AI for de novo Drug Design: New Frontiers in Molecule and Protein Generation
• Title（参考訳）: デノボ医薬品設計のための生成AIに関する調査:分子とタンパク質生成の新しいフロンティア
• Authors: Xiangru Tang, Howard Dai, Elizabeth Knight, Fang Wu, Yunyang Li, Tianxiao Li, Mark Gerstein,
• Abstract要約: デ・ノボの医薬品設計のための生成モデルは、スクラッチから完全に新規な生物学的化合物の創出に焦点を当てている。 この分野の急速な発展と創薬プロセスの複雑さが組み合わさって、新しい研究者が参入するのは難しい風景を生み出している。 本調査では,ド・ノボの薬物設計を小分子とタンパク質生成という2つの大まかなテーマにまとめる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.9311469963107
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial intelligence (AI)-driven methods can vastly improve the historically costly drug design process, with various generative models already in widespread use. Generative models for de novo drug design, in particular, focus on the creation of novel biological compounds entirely from scratch, representing a promising future direction. Rapid development in the field, combined with the inherent complexity of the drug design process, creates a difficult landscape for new researchers to enter. In this survey, we organize de novo drug design into two overarching themes: small molecule and protein generation. Within each theme, we identify a variety of subtasks and applications, highlighting important datasets, benchmarks, and model architectures and comparing the performance of top models. We take a broad approach to AI-driven drug design, allowing for both micro-level comparisons of various methods within each subtask and macro-level observations across different fields. We discuss parallel challenges and approaches between the two applications and highlight future directions for AI-driven de novo drug design as a whole. An organized repository of all covered sources is available at https://github.com/gersteinlab/GenAI4Drug.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)駆動の手法は歴史的にコストがかかる薬物設計プロセスを大幅に改善することができる。 デ・ノボの医薬品設計のための生成モデルは、特に、将来有望な方向性を示す、スクラッチから完全に新規な生物学的化合物の創出に焦点を当てている。 この分野の急速な発展と創薬プロセスの複雑さが組み合わさって、新しい研究者が参入するのは難しい風景を生み出している。 本調査では,ド・ノボの薬物設計を小分子とタンパク質生成という2つの大まかなテーマにまとめる。 各テーマの中で、さまざまなサブタスクとアプリケーションを特定し、重要なデータセット、ベンチマーク、モデルアーキテクチャを強調し、トップモデルのパフォーマンスを比較します。 我々は、AI駆動の薬物設計に幅広いアプローチをとっており、各サブタスクにおける様々な方法のマイクロレベル比較と、異なる分野におけるマクロレベル観測の両方を可能にしている。 我々は、この2つのアプリケーション間の並列的な課題とアプローチについて議論し、AI駆動のデノボドラッグデザインの今後の方向性を強調した。 すべての対象ソースの整理されたリポジトリはhttps://github.com/gersteinlab/GenAI4Drug.comで公開されている。

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