Fugu-MT 論文翻訳(概要): DrugLLM: Open Large Language Model for Few-shot Molecule Generation

論文の概要: DrugLLM: Open Large Language Model for Few-shot Molecule Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06690v1
Date: Tue, 7 May 2024 09:18:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-14 20:41:54.804806
Title: DrugLLM: Open Large Language Model for Few-shot Molecule Generation
Title（参考訳）: DrugLLM:Few-shot Molecule Generationのためのオープンな大規模言語モデル
Authors: Xianggen Liu, Yan Guo, Haoran Li, Jin Liu, Shudong Huang, Bowen Ke, Jiancheng Lv,
Abstract要約: DrugLLMは、過去の修飾に基づいて次の分子を予測することで、薬物発見における分子の修飾方法を学ぶ。計算実験では、限られた例に基づいて期待された特性を持つ新しい分子を生成することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 20.680942401843772
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Large Language Models (LLMs) have made great strides in areas such as language processing and computer vision. Despite the emergence of diverse techniques to improve few-shot learning capacity, current LLMs fall short in handling the languages in biology and chemistry. For example, they are struggling to capture the relationship between molecule structure and pharmacochemical properties. Consequently, the few-shot learning capacity of small-molecule drug modification remains impeded. In this work, we introduced DrugLLM, a LLM tailored for drug design. During the training process, we employed Group-based Molecular Representation (GMR) to represent molecules, arranging them in sequences that reflect modifications aimed at enhancing specific molecular properties. DrugLLM learns how to modify molecules in drug discovery by predicting the next molecule based on past modifications. Extensive computational experiments demonstrate that DrugLLM can generate new molecules with expected properties based on limited examples, presenting a powerful few-shot molecule generation capacity.
Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、言語処理やコンピュータビジョンといった分野で大きな進歩を遂げています。数発の学習能力を改善する多様な技術が出現したが、現在のLLMは生物学や化学における言語を扱うには不足している。例えば、分子構造と薬理化学的性質の関係を捉えるのに苦労している。結果として、小分子の薬物修飾による数発の学習能力が妨げられている。そこで本研究では,薬物設計に適したLLMであるD薬LLMを紹介した。トレーニングの過程では,GMR(Group-based Molecular Representation)を用いて分子を表現し,特定の分子特性の向上を目的とした修飾を反映した配列を配置した。 DrugLLMは、過去の修飾に基づいて次の分子を予測することで、薬物発見における分子の修飾方法を学ぶ。大規模な計算実験により、ドラッグLLMは限られた例に基づいて期待された特性を持つ新しい分子を生成できることが示され、強力な数発の分子生成能力が提示された。

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