論文の概要: Phenotypic Profile-Informed Generation of Drug-Like Molecules via Dual-Channel Variational Autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.02051v1
• Date: Sun, 01 Jun 2025 07:46:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:34.878253
• Title: Phenotypic Profile-Informed Generation of Drug-Like Molecules via Dual-Channel Variational Autoencoders
• Title（参考訳）: デュアルチャネル変分オートエンコーダによる薬物様分子の現象型プロファイルインフォームド生成
• Authors: Hui Liu, Shiye Tian, Xuejun Liu,
• Abstract要約: スマイルスゲン(SmilesGEN)は、変異型オートエンコーダ(VAE)アーキテクチャに基づく新しい生成モデルであり、潜在的な治療効果を持つ分子を生成する。 SmilesGENは、事前訓練された薬物VAEと発現プロファイルVAE(ProfileNet)を統合し、薬物様分子を生成する。 実験により, SmilesGENは, 高い妥当性, 特異性, 新規性, および関連するタンパク質を標的とした高次谷本類似性を有する分子の生成において, 現在の最先端モデルよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.474508237015231
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The de novo generation of drug-like molecules capable of inducing desirable phenotypic changes is receiving increasing attention. However, previous methods predominantly rely on expression profiles to guide molecule generation, but overlook the perturbative effect of the molecules on cellular contexts. To overcome this limitation, we propose SmilesGEN, a novel generative model based on variational autoencoder (VAE) architecture to generate molecules with potential therapeutic effects. SmilesGEN integrates a pre-trained drug VAE (SmilesNet) with an expression profile VAE (ProfileNet), jointly modeling the interplay between drug perturbations and transcriptional responses in a common latent space. Specifically, ProfileNet is imposed to reconstruct pre-treatment expression profiles when eliminating drug-induced perturbations in the latent space, while SmilesNet is informed by desired expression profiles to generate drug-like molecules. Our empirical experiments demonstrate that SmilesGEN outperforms current state-of-the-art models in generating molecules with higher degree of validity, uniqueness, novelty, as well as higher Tanimoto similarity to known ligands targeting the relevant proteins. Moreover, we evaluate SmilesGEN for scaffold-based molecule optimization and generation of therapeutic agents, and confirmed its superior performance in generating molecules with higher similarity to approved drugs. SmilesGEN establishes a robust framework that leverages gene signatures to generate drug-like molecules that hold promising potential to induce desirable cellular phenotypic changes.
• Abstract（参考訳）: 好ましい表現型変化を誘導できる薬物様分子のデノボ生成が注目されている。 しかし、従来の方法では、主に分子生成を誘導するために発現プロファイルに依存していたが、細胞コンテキストにおける分子の摂動効果を見落としていた。 この制限を克服するために,変異型オートエンコーダ(VAE)アーキテクチャに基づく新規な生成モデルであるSmilesGENを提案する。 SmilesGENは、事前訓練された薬物VAE(SmilesNet)と発現プロファイルVAE(ProfileNet)を統合し、一般的な潜伏空間における薬物摂動と転写反応の相互作用を共同でモデル化する。 具体的には、プロファイラーネットは、潜伏空間における薬物誘発摂動を除去する際、プレトリート発現プロファイルを再構築するよう強制され、一方スマイルスネットは、薬物様分子を生成するために所望の発現プロファイルによって通知される。 我々の実証実験では、SmilesGENは、高い妥当性、特異性、新規性、および関連するタンパク質を標的とする既知のリガンドと高い谷本類似性を持つ分子の生成において、現在の最先端モデルよりも優れていることを示した。 さらに,スキャフォールドを用いた分子最適化および治療薬生成のためのSmilesGENの評価を行い,承認薬物との類似性が高い分子生成における優れた性能を確認した。 スマイルスゲンは、遺伝子シグネチャを利用して、望ましい細胞性形質変化を誘導する有望なポテンシャルを持つ薬物様分子を生成する堅牢な枠組みを確立する。

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