Apr, 2017
深度强化学习的分子全新设计
Molecular De Novo Design through Deep Reinforcement Learning
Marcus Olivecrona, Thomas Blaschke, Ola Engkvist, Hongming Chen
TL;DR本文介绍了一种基于序列的生成模型来设计分子的方法,通过增强情节似然性可以学习生成具有某些指定的理想特性的结构。将模型应用于生成类似物质结构,生成与药物 Celecoxib 类似的分子以及具有活性的化合物。最后,将模型调整为生成预测对多巴胺受体 2 具有活性的化合物,得到了 95% 以上的预测为活性的结构,其中包括实验证实的活性化合物。