in silicoにおける所望の化学的性質を持つ新規分子のde novo生成のための敵対的オートエンコーダ druGAN

druGAN An Advanced Generative Adversarial Autoencoder Model for de Novo Generation of New Molecules with Desired Molecular Properties in Silico
Artur Kadurin,Sergey Nikolenko,Kuzma Khrabrov,Alex Aliper,Alex Zhavoronkov Jornsl of Molecular Pharmaceutics,Volume 14,Pages 3098-3104,13 July 2019

深層敵対的生成ネットワークは創薬やバイオマーカー開発領域において,新たに出現した技術である.我々の近年の研究において,我々は予め定義した抗ガン特性を持つ新しい分子のフィンガープリントを特定するために,深層敵対的オートエンコーダの実装の概念を証明した.別の有名な生成モデルとして深層ニューラルアーキテクチャを元にしたVAEがある.この研究では我々は分子の特徴抽出問題のための先進的な敵対的オートエンコーダを開発し,生成されたフィンガープリントの調整可能性,大規模分子データセットの処理能力,回帰モデルのための教師無し学習の効率に関して,VAEと比較して優れている事を証明した.我々の提案した敵対的オートエンコーダモデルは特定の抗ガン特性を持つ新しい分子の開発効率と性能を大幅に向上させた.