Fugu-MT 論文翻訳(概要): ACEGEN: Reinforcement learning of generative chemical agents for drug discovery

論文の概要: ACEGEN: Reinforcement learning of generative chemical agents for drug discovery

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04657v1
Date: Tue, 7 May 2024 20:30:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-09 15:54:51.485915
Title: ACEGEN: Reinforcement learning of generative chemical agents for drug discovery
Title（参考訳）: ACEGEN:医薬品発見のための生成化学物質の強化学習
Authors: Albert Bou, Morgan Thomas, Sebastian Dittert, Carles Navarro Ramírez, Maciej Majewski, Ye Wang, Shivam Patel, Gary Tresadern, Mazen Ahmad, Vincent Moens, Woody Sherman, Simone Sciabola, Gianni De Fabritiis,
Abstract要約: ACEGENは、創薬設計のための包括的で合理化されたツールキットである。 TorchRLは、効率的かつ徹底的にテストされた再利用可能なコンポーネントを提供する、現代的な意思決定ライブラリである。様々なアルゴリズムをベンチマークし、複数の薬物発見事例研究を行うことで、その有効性を検証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.966722586536789
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In recent years, reinforcement learning (RL) has emerged as a valuable tool in drug design, offering the potential to propose and optimize molecules with desired properties. However, striking a balance between capability, flexibility, and reliability remains challenging due to the complexity of advanced RL algorithms and the significant reliance on specialized code. In this work, we introduce ACEGEN, a comprehensive and streamlined toolkit tailored for generative drug design, built using TorchRL, a modern decision-making library that offers efficient and thoroughly tested reusable components. ACEGEN provides a robust, flexible, and efficient platform for molecular design. We validate its effectiveness by benchmarking it across various algorithms and conducting multiple drug discovery case studies. ACEGEN is accessible at https://github.com/acellera/acegen-open.
Abstract（参考訳）: 近年、強化学習(RL)は医薬品設計において重要なツールとして登場し、望ましい性質を持つ分子の提案と最適化の可能性を秘めている。しかし、高度なRLアルゴリズムの複雑さと特殊コードへのかなりの依存のため、能力、柔軟性、信頼性のバランスを崩すことは依然として困難である。本研究では, 創薬設計に適した包括的かつ合理化されたツールキットであるACEGENを紹介し, 効率的な再利用可能なコンポーネントを提供する最新の意思決定ライブラリであるTorchRLを用いて構築する。 ACEGENは、分子設計のための堅牢で柔軟で効率的なプラットフォームを提供する。様々なアルゴリズムをベンチマークし、複数の薬物発見事例研究を行うことで、その有効性を検証する。 ACEGENはhttps://github.com/acellera/acegen-openでアクセスできる。

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