Fugu-MT 論文翻訳(概要): Diversity-Aware Reinforcement Learning for de novo Drug Design

論文の概要: Diversity-Aware Reinforcement Learning for de novo Drug Design

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10431v1
Date: Mon, 14 Oct 2024 12:25:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-10-29 21:44:49.421393
Title: Diversity-Aware Reinforcement Learning for de novo Drug Design
Title（参考訳）: デノボ医薬品設計のための多様性を考慮した強化学習
Authors: Hampus Gummesson Svensson, Christian Tyrchan, Ola Engkvist, Morteza Haghir Chehreghani,
Abstract要約: 事前訓練された生成モデルの微調整は、有望な薬物分子の生成に優れた性能を示した。報酬関数の適応的更新機構が生成分子の多様性にどのように影響するかは研究されていない。我々の実験は、構造と予測に基づく手法を組み合わせることで、一般的に分子多様性の点でより良い結果が得られることを示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.356290293311623
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Fine-tuning a pre-trained generative model has demonstrated good performance in generating promising drug molecules. The fine-tuning task is often formulated as a reinforcement learning problem, where previous methods efficiently learn to optimize a reward function to generate potential drug molecules. Nevertheless, in the absence of an adaptive update mechanism for the reward function, the optimization process can become stuck in local optima. The efficacy of the optimal molecule in a local optimization may not translate to usefulness in the subsequent drug optimization process or as a potential standalone clinical candidate. Therefore, it is important to generate a diverse set of promising molecules. Prior work has modified the reward function by penalizing structurally similar molecules, primarily focusing on finding molecules with higher rewards. To date, no study has comprehensively examined how different adaptive update mechanisms for the reward function influence the diversity of generated molecules. In this work, we investigate a wide range of intrinsic motivation methods and strategies to penalize the extrinsic reward, and how they affect the diversity of the set of generated molecules. Our experiments reveal that combining structure- and prediction-based methods generally yields better results in terms of molecular diversity.
Abstract（参考訳）: 事前訓練された生成モデルの微調整は、有望な薬物分子の生成に優れた性能を示した。微調整タスクは、しばしば強化学習問題として定式化され、従来の手法では報酬関数を効率的に学習し、潜在的な薬物分子を生成する。それでも、報酬関数に対する適応的な更新機構がない場合、最適化プロセスは局所的な最適化で停止する可能性がある。局所最適化における最適分子の有効性は、その後の薬物最適化プロセスにおける有用性や、潜在的に独立した臨床候補として有用性には変換されない。したがって、様々な有望な分子の集合を生成することが重要である。以前の研究は、構造的に類似した分子をペナル化することで報酬関数を修正し、主により高い報酬を持つ分子を見つけることに焦点を当てた。これまで、報酬関数の適応的更新機構が生成分子の多様性にどのように影響するかを包括的に研究する研究は行われていない。本研究では,外因性報酬をペナルティ化する多様な本質的動機づけ手法と戦略について検討し,生成分子群の多様性にどう影響するかを考察する。我々の実験は、構造と予測に基づく手法を組み合わせることで、一般的に分子多様性の点でより良い結果が得られることを示した。

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