Fugu-MT 論文翻訳(概要): Syntax-Guided Procedural Synthesis of Molecules

論文の概要: Syntax-Guided Procedural Synthesis of Molecules

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05873v1
Date: Sat, 24 Aug 2024 04:32:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-15 05:31:27.764034
Title: Syntax-Guided Procedural Synthesis of Molecules
Title（参考訳）: シンタクス誘導による分子の手続き的合成
Authors: Michael Sun, Alston Lo, Wenhao Gao, Minghao Guo, Veronika Thost, Jie Chen, Connor Coley, Wojciech Matusik,
Abstract要約: 合成可能な分子の設計と、合成不可能な分子へのアナログの推奨は、分子発見を加速させる重要な問題である。プログラム合成のアイデアを用いて,両問題を再認識する。合成木の意味論から合成骨格を分離し,合成経路の空間を推論するための二段階の枠組みを構築する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 26.87587877386068
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Designing synthetically accessible molecules and recommending analogs to unsynthesizable molecules are important problems for accelerating molecular discovery. We reconceptualize both problems using ideas from program synthesis. Drawing inspiration from syntax-guided synthesis approaches, we decouple the syntactic skeleton from the semantics of a synthetic tree to create a bilevel framework for reasoning about the combinatorial space of synthesis pathways. Given a molecule we aim to generate analogs for, we iteratively refine its skeletal characteristics via Markov Chain Monte Carlo simulations over the space of syntactic skeletons. Given a black-box oracle to optimize, we formulate a joint design space over syntactic templates and molecular descriptors and introduce evolutionary algorithms that optimize both syntactic and semantic dimensions synergistically. Our key insight is that once the syntactic skeleton is set, we can amortize over the search complexity of deriving the program's semantics by training policies to fully utilize the fixed horizon Markov Decision Process imposed by the syntactic template. We demonstrate performance advantages of our bilevel framework for synthesizable analog generation and synthesizable molecule design. Notably, our approach offers the user explicit control over the resources required to perform synthesis and biases the design space towards simpler solutions, making it particularly promising for autonomous synthesis platforms.
Abstract（参考訳）: 合成可能な分子を設計し、合成不可能な分子に類似することを推奨することは、分子発見を加速させる重要な問題である。プログラム合成のアイデアを用いて,両問題を再認識する。シンタクティックスケルトンを合成木の意味論から切り離し、合成経路の組合せ空間を推論するための二段階の枠組みを構築する。アナログを創り出す分子が与えられたら、マルコフ・チェイン・モンテカルロシミュレーションを通じて、シンタクティック骨格の空間上の骨格特性を反復的に洗練する。ブラックボックスのオラクルが最適化されると、私たちは統語的テンプレートと分子記述子の上に共同設計空間を定式化し、統語的次元と意味論的次元の両方を相乗的に最適化する進化的アルゴリズムを導入します。我々の重要な洞察は、構文的スケルトンが設定されると、構文的テンプレートによって課される固定地平面マルコフ決定プロセスを完全に活用するトレーニングポリシーにより、プログラムの意味論を導出する検索複雑さを記憶することができるということである。合成可能なアナログ生成および合成可能な分子設計のための両レベルフレームワークの性能上の利点を示す。特に,本手法は, ユーザに対して, 合成に必要なリソースを明示的に制御し, 設計空間をよりシンプルなソリューションに偏り, 自律的な合成プラットフォームに特に有望である。

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