論文の概要: Contextual Molecule Representation Learning from Chemical Reaction Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13779v1
• Date: Wed, 21 Feb 2024 12:58:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-22 15:17:41.135493
• Title: Contextual Molecule Representation Learning from Chemical Reaction Knowledge
• Title（参考訳）: 化学反応知識を用いた文脈分子表現学習
• Authors: Han Tang, Shikun Feng, Bicheng Lin, Yuyan Ni, JIngjing Liu, Wei-Ying Ma, Yanyan Lan
• Abstract要約: 本稿では,共通化学における原子結合規則をうまく利用した自己教師型学習フレームワークREMOを紹介する。 REMOは、文献における170万の既知の化学反応に関するグラフ/トランスフォーマーエンコーダを事前訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.501564702095937
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, self-supervised learning has emerged as a powerful tool to harness abundant unlabelled data for representation learning and has been broadly adopted in diverse areas. However, when applied to molecular representation learning (MRL), prevailing techniques such as masked sub-unit reconstruction often fall short, due to the high degree of freedom in the possible combinations of atoms within molecules, which brings insurmountable complexity to the masking-reconstruction paradigm. To tackle this challenge, we introduce REMO, a self-supervised learning framework that takes advantage of well-defined atom-combination rules in common chemistry. Specifically, REMO pre-trains graph/Transformer encoders on 1.7 million known chemical reactions in the literature. We propose two pre-training objectives: Masked Reaction Centre Reconstruction (MRCR) and Reaction Centre Identification (RCI). REMO offers a novel solution to MRL by exploiting the underlying shared patterns in chemical reactions as \textit{context} for pre-training, which effectively infers meaningful representations of common chemistry knowledge. Such contextual representations can then be utilized to support diverse downstream molecular tasks with minimum finetuning, such as affinity prediction and drug-drug interaction prediction. Extensive experimental results on MoleculeACE, ACNet, drug-drug interaction (DDI), and reaction type classification show that across all tested downstream tasks, REMO outperforms the standard baseline of single-molecule masked modeling used in current MRL. Remarkably, REMO is the pioneering deep learning model surpassing fingerprint-based methods in activity cliff benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 近年、自己教師あり学習は、豊富なラベルのないデータを表現学習に活用する強力なツールとして登場し、様々な分野で広く採用されている。 しかしながら、分子表象学習(mrl)に適用すると、マスキング・リコンストラクションパラダイムにおいて、分子内の原子の組合せの可能性の高い自由度のため、マスキングサブユニット再構成のような一般的な手法が不足することが多い。 この課題に取り組むために,我々は共通化学における原子結合規則をうまく活用した自己教師付き学習フレームワークremoを紹介する。 特に、remoは170万の既知の化学反応でグラフ/トランスフォーマーエンコーダを事前訓練している。 本研究では,MRCR (Masked Reaction Centre Reconstruction) とRCI (Reaction Centre Identification) の2つの事前学習目標を提案する。 REMOは、化学反応における基礎となる共有パターンを事前学習の「textit{context}」として活用することで、MRLに新しい解決策を提供する。 このような文脈表現は、アフィニティ予測や薬物と薬物の相互作用予測など、最小限の微調整で下流分子タスクをサポートするために利用できる。 分子ACE, ACNet, 薬物と薬物の相互作用 (DDI) および反応型分類の広範囲にわたる実験結果から, REMOは現在のMRLで用いられる単一分子マスマスキングの標準基準よりも優れていることが示された。 驚くべきことに、remoはアクティビティクリフベンチマークで指紋ベースの方法を上回る、先駆的なディープラーニングモデルである。

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