論文の概要: A novel molecule generative model of VAE combined with Transformer for unseen structure generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11950v2
• Date: Fri, 5 Apr 2024 08:51:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-08 18:25:45.564624
• Title: A novel molecule generative model of VAE combined with Transformer for unseen structure generation
• Title（参考訳）: 未確認構造生成のためのトランスフォーマーと組み合わされた新規なVAE分子生成モデル
• Authors: Yasuhiro Yoshikai, Tadahaya Mizuno, Shumpei Nemoto, Hiroyuki Kusuhara,
• Abstract要約: トランスフォーマーとVAEは強力なモデルとして広く使われているが、構造的ミスマッチと性能的ミスマッチのために組み合わせて使われることは滅多にない。 本研究では, この2つのモデルを組み合わせて, 多様な分子の処理における構造とパラメータの最適化を行うモデルを提案する。 提案モデルでは, 既存の分子生成モデルに匹敵する性能を示し, 未知の構造を持つ分子生成モデルにおいて, はるかに優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, molecule generation using deep learning has been actively investigated in drug discovery. In this field, Transformer and VAE are widely used as powerful models, but they are rarely used in combination due to structural and performance mismatch of them. This study proposes a model that combines these two models through structural and parameter optimization in handling diverse molecules. The proposed model shows comparable performance to existing models in generating molecules, and showed by far superior performance in generating molecules with unseen structures. Another advantage of this VAE model is that it generates molecules from latent representation, and therefore properties of molecules can be easily predicted or conditioned with it, and indeed, we show that the latent representation of the model successfully predicts molecular properties. Ablation study suggested the advantage of VAE over other generative models like language model in generating novel molecules. It also indicated that the latent representation can be shortened to ~32 dimensional variables without loss of reconstruction, suggesting the possibility of a much smaller molecular descriptor or model than existing ones. This study is expected to provide a virtual chemical library containing a wide variety of compounds for virtual screening and to enable efficient screening.
• Abstract（参考訳）: 近年,深層学習を用いた分子生成が薬物発見において活発に研究されている。 この分野では、TransformerとVAEは強力なモデルとして広く使われているが、それらの構造的ミスマッチと性能的ミスマッチのために組み合わせて使われることは滅多にない。 本研究では, この2つのモデルを組み合わせて, 多様な分子の処理における構造とパラメータの最適化を行うモデルを提案する。 提案モデルでは, 既存の分子生成モデルに匹敵する性能を示し, 未知の構造を持つ分子生成モデルにおいて, はるかに優れた性能を示す。 このVAEモデルのもう1つの利点は、潜伏表現から分子を生成することであり、したがって分子の性質は容易に予測または条件付けでき、実際に、このモデルの潜伏表現が分子特性をうまく予測できることである。 アブレーション研究では、新しい分子を生成する際に、言語モデルのような他の生成モデルよりもVAEの利点が示唆された。 また、潜在表現は再構成を失うことなく ~32 次元変数に短縮することができ、既存の表現よりもはるかに小さな分子記述子やモデルが存在する可能性が示唆された。 本研究は, 仮想スクリーニングのための多種多様な化合物を含む仮想化学ライブラリーを提供し, 効率的なスクリーニングを実現することを目的としている。

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