論文の概要: Molecular Dynamics and Machine Learning Unlock Possibilities in Beauty Design -- A Perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18101v2
- Date: Mon, 28 Oct 2024 20:11:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-30 13:37:27.645344
- Title: Molecular Dynamics and Machine Learning Unlock Possibilities in Beauty Design -- A Perspective
- Title（参考訳）: 分子動力学と機械学習による美容設計の可能性-展望
- Authors: Yuzhi Xu, Haowei Ni, Qinhui Gao, Chia-Hua Chang, Yanran Huo, Fanyu Zhao, Shiyu Hu, Wei Xia, Yike Zhang, Radu Grovu, Min He, John. Z. H. Zhang, Yuanqing Wang,
- Abstract要約: 計算分子設計は、機械学習と分子動力学のアプローチによって支援された様々なミッションで分子を設計する試みである。
これらの技術は、寿命を延ばすだけでなく、その美しさを発揮できるほど成熟していると我々は主張する。
この観点から、スキンケア製品の研究・開発における現在のフロンティアと、この業界の課題に対処する統計的・物理的ツールボックスを概観する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.91569591356659
- License:
- Abstract: Computational molecular design -- the endeavor to design molecules, with various missions, aided by machine learning and molecular dynamics approaches, has been widely applied to create valuable new molecular entities, from small molecule therapeutics to protein biologics. In the small data regime, physics-based approaches model the interaction between the molecule being designed and proteins of key physiological functions, providing structural insights into the mechanism. When abundant data has been collected, a quantitative structure-activity relationship (QSAR) can be more directly constructed from experimental data, from which machine learning can distill key insights to guide the design of the next round of experiment design. Machine learning methodologies can also facilitate physical modeling, from improving the accuracy of force fields and extending them to unseen chemical spaces, to more directly enhancing the sampling on the conformational spaces. We argue that these techniques are mature enough to be applied to not just extend the longevity of life, but the beauty it manifests. In this perspective, we review the current frontiers in the research \& development of skin care products, as well as the statistical and physical toolbox applicable to addressing the challenges in this industry. Feasible interdisciplinary research projects are proposed to harness the power of machine learning tools to design innovative, effective, and inexpensive skin care products.
- Abstract（参考訳）: 計算分子設計 -- 機械学習と分子動力学のアプローチによって様々なミッションで分子を設計する取り組み -- は、小さな分子治療からタンパク質生物学まで、貴重な新しい分子実体を作るために広く応用されている。
物理に基づくアプローチは、設計中の分子と重要な生理機能を持つタンパク質との相互作用をモデル化し、メカニズムに関する構造的な洞察を与える。
豊富なデータが収集されると、定量的構造活性関係(QSAR)が実験データからより直接構築され、そこから機械学習が重要な洞察を抽出し、次の実験設計ラウンドの設計を導くことができる。
機械学習の手法はまた、力場の精度を向上し、それらを目に見えない化学空間に拡張し、コンフォメーション空間のサンプリングをより直接的に強化するなど、物理的なモデリングを容易にすることができる。
これらの技術は、寿命を延ばすだけでなく、その美しさを発揮できるほど成熟していると我々は主張する。
この観点から、スキンケア製品の研究・開発における現在のフロンティアと、この業界の課題に対処する統計的・物理的ツールボックスを概観する。
革新的で効果的で安価なスキンケア製品を設計するために、機械学習ツールのパワーを活用するために、可能な学際研究プロジェクトが提案されている。
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