論文の概要: Cell Morphology-Guided Small Molecule Generation with GFlowNets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05196v1
• Date: Fri, 9 Aug 2024 17:40:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-12 15:05:23.678881
• Title: Cell Morphology-Guided Small Molecule Generation with GFlowNets
• Title（参考訳）: GFlowNetを用いた細胞形態誘導小分子生成
• Authors: Stephen Zhewen Lu, Ziqing Lu, Ehsan Hajiramezanali, Tommaso Biancalani, Yoshua Bengio, Gabriele Scalia, Michał Koziarski,
• Abstract要約: 本稿では,GFlowNetsの報酬として潜在類似性を定義するために,教師なしマルチモーダルジョイント埋め込みを提案する。 提案したモデルでは、与えられた画像ターゲットと類似した表現型効果を生じさせる新しい分子の生成を学習する。 提案手法は, ターゲットに高い形態的, 構造的類似性を有する分子を生成し, 類似した生物活性の可能性が高まることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.8027680592766
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: High-content phenotypic screening, including high-content imaging (HCI), has gained popularity in the last few years for its ability to characterize novel therapeutics without prior knowledge of the protein target. When combined with deep learning techniques to predict and represent molecular-phenotype interactions, these advancements hold the potential to significantly accelerate and enhance drug discovery applications. This work focuses on the novel task of HCI-guided molecular design. Generative models for molecule design could be guided by HCI data, for example with a supervised model that links molecules to phenotypes of interest as a reward function. However, limited labeled data, combined with the high-dimensional readouts, can make training these methods challenging and impractical. We consider an alternative approach in which we leverage an unsupervised multimodal joint embedding to define a latent similarity as a reward for GFlowNets. The proposed model learns to generate new molecules that could produce phenotypic effects similar to those of the given image target, without relying on pre-annotated phenotypic labels. We demonstrate that the proposed method generates molecules with high morphological and structural similarity to the target, increasing the likelihood of similar biological activity, as confirmed by an independent oracle model.
• Abstract（参考訳）: HCI(High-Content Imaging)を含む高濃度の表現型スクリーニングは、タンパク質標的を事前に知ることなく新規な治療を特徴付ける能力で近年人気を集めている。 分子-フェノタイプ相互作用を予測し、表現するための深層学習技術と組み合わせることで、これらの進歩は、薬物発見の応用を著しく加速し、促進する可能性を秘めている。 本研究は、HCI誘導分子設計の新しい課題に焦点を当てる。 分子設計のための生成モデルは、例えば、報酬関数として興味のある表現型に分子をリンクする教師付きモデルで、HCIデータによって導かれる。 しかし、ラベル付きデータと高次元の読み出しデータを組み合わせることで、これらの手法を困難かつ非現実的に訓練することができる。 我々は、GFlowNetsの報酬として潜在類似性を定義するために、教師なしのマルチモーダルジョイント埋め込みを利用する別のアプローチを考える。 提案モデルでは, 予め注釈付けされた表現型ラベルに頼らずに, 与えられた画像ターゲットに類似した表現型効果を生じさせる新しい分子の生成を学習する。 提案手法は, ターゲットと形態的, 構造的類似性の高い分子を生成し, 独立オラクルモデルにより確認された同様の生物活性の可能性を高めることを実証する。

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