I de novo läkemedelsdesign används beräkningsstrategier för att generera nya molekyler med god affinitet till det önskade biologiska målet. I detta arbete visar vi att återkommande neurala nätverk kan tränas som generativa modeller för molekylära strukturer, liknande statistiska språkmodeller i naturligt språk bearbetning. Vi visar att egenskaperna hos de genererade molekylerna mycket väl korrelerar med egenskaperna hos de molekyler som används för att träna modellen. För att berika biblioteken med molekyler som är aktiva mot ett givet biologiskt mål föreslår vi att finjustera modellen med små uppsättningar molekyler, som man vet är aktiva mot det målet. Mot Staphylococcus aureus reproducerade modellen 14% av 6051 testmolekyler som medicinska kemister konstruerade, medan den mot Plasmodium falciparum (Malaria) reproducerade 28% av 1240 testmolekyler. I kombination med en poängsättningsfunktion kan vår modell utföra hela de novo drogdesigncykeln för att generera stora uppsättningar av nya molekyler för läkemedelsupptäckt.
För närvarande är en populär strategi att finjustera en pretränad generativ modell för att producera/välja molekyler som uppfyller en önskad uppsättning egenskaper REF.
Generating Focussed Molecule Libraries for Drug Discovery with Recurrent Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics', 'Mathematics']}