Aug, 2023

机器学习药物发现中的小分子性质

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TL;DR机器学习在药物发现中预测小分子性质方面具有很大潜力。本文提供了对近年来为此目的引入的各种机器学习方法的综合概述，并对结合亲合力、溶解度和 ADMET（吸收、分布、代谢、排泄和毒性）等多个性质预测和优化技术进行了讨论。我们还评估了模型预测方面的技术，特别是在药物发现中关键决策方面提供模型预测理解的技术。总的来说，这篇综述为药物发现中小分子性质预测的机器学习模型提供了深入了解。尽管有多种多样的方法，但它们的性能通常相当。神经网络虽然更加灵活，但并不总是优于更简单的模型。这表明高质量的训练数据对于训练准确的模型仍然至关重要，并且需要标准化的基准、额外的性能指标和最佳实践，以便更好地比较不同技术和模型之间的差异。
发现论文，激发创造
  • 现实世界中药物属性预测的当前方法

    预测药物特性在药物发现中是关键，以便在昂贵的临床试验之前减少风险，并更快地找到高活性化合物。尽管机器学习社区对此表现出了兴趣并提出了各种标准数据集和方法，然而对于从业人员而言，目前仍不清楚哪种方法或途径最适用，因为不同的论文以不同的数据集和方法进行基准测试，导致得出的结论各不相同且难以比较。我们的大规模实证研究将不同数据集和方法的众多相关作品联系到一起，从而全面概述了现有的属性类别、数据集及其与不同方法的相互作用。我们强调不确定性量化以及应用这些方法在药物开发决策周期中的时间和成本的重要性。我们发现最佳方法取决于数据集，并且具备经典机器学习方法的工程特征通常优于深度学习。具体而言，经典方法（如高斯过程）通常最适合分析 QSAR 数据集，而树或深度学习方法（如图神经网络或语言模型）有时更适合描述 ADMET 数据集。我们的研究强调了从业人员尚无可靠的、直接可行的程序可供依赖，并为创建与从业人员相关的基准测试案例奠定了先例。深度学习方法必须在这些基准测试案例中得到验证才能成为药物特性预测的实际选择方法。

    Jul, 2023

  • 化合物空间分子电子性质的机器学习

    结合现代科学计算和电子结构理论，基于深度多任务人工神经网络的机器学习模型能够对上千个有机分子的多个电子基态和激发态性质进行预测，从而实现对合成可及的虚拟化合物库的高通量筛选，成本极低且准确度与现代量子化学方法相当甚至更优。

    May, 2013

  • 分子性质的机器学习：局部性和主动学习

    本篇论文提出了一种基于局部相互作用模型和主动学习算法的新型机器学习算法，可以在较小的训练集上提供高精度预测，并显著减少异常值误差，从而为材料设计和药物发现等领域提供更有效的高通量筛选方法。

    Sep, 2017

  • 结构与属性：化学元素嵌入和深度学习方法用于准确预测化学性质

    利用深度学习技术构建的新型机器学习模型，对多种输入数据进行分类任务，包括有机和无机化合物，并在 Matbench 和 Moleculenet 基准数据集上进行开发和测试，揭示了化合物的底层模式。该模型在分子和材料数据集上表现出很高的预测能力，并在 Tox21 数据集上实现了 96% 的平均准确率，比之前最好结果提高了 10%。

    Sep, 2023

  • 分子属性预测和药物发现的高级图形和序列神经网络

    我们开发了一套深度学习方法和综合工具，针对分子属性预测和药物发现，跨越不同的计算模型、分子表示和损失函数。我们将分子表示为图和序列，并围绕这些表示所构建的深度模型进行学习。为了有效地从高度不平衡的数据集中学习，开发了优化精度 - 召回曲线下面积的先进损失函数。在在线和离线抗生素发现和分子属性预测任务中的结果表明，我们的方法相对于之前的方法实现了持续的改进，并在与 COVID-19 相关的 AI Cures Open Challenge 中以 ROC-AUC 和 PRC-AUC 方面均排名第一。

    Dec, 2020

  • 从小数据集进行分子属性预测的迁移学习

    通过使用小样本数据集进行基于机器学习方法的分子属性预测，研究发现使用消息传递神经网络（PaiNN）以及 SOAP 分子描述符与梯度提升回归树方法相结合的简单分子描述符能够获得最佳预测结果。进一步提出了一种使用大样本数据进行预训练，并在原始数据集进行微调的迁移学习策略，以获取更准确的模型。该策略在 Harvard Oxford Photovoltaics 数据集（HOPV，HOMO-LUMO 间隙）获得了出色结果，在 Freesolv 数据集（溶剂化能）上由于复杂的学习任务和用于预训练和微调标签的不同方法而不成功。研究还发现，预训练数据集的大小与最终训练结果并非单调改善的关系，更少的预训练数据点可能导致预训练模型的偏置更高，从而在微调后获得更高的准确性。

    Apr, 2024

  • 基于一次学习的低数据药物研发

    本研究介绍了如何利用一次性学习来大幅降低药物研发预测所需的数据量，通过引入深度学习框架 DeepChem 的新架构残留 LSTM 嵌入和图卷积神经网络的组合，该方法在小分子化合物距离度量上取得了显著的进展。

    Nov, 2016

  • 从表示学习中暂停：分子性质预测

    本研究对比了随机森林、MolBERT 和 GROVER 三种基于 Extended-Connectivity Fingerprint、SMILES 字符串和分子图的分子表示学习模型，评估了其在 MoleculeNet 数据集和类阿片类物质数据集预测方面的效果，并探讨了数据集分布、活性悬崖、模型评价、任务设定和化学空间泛化等方面对模型效果的影响，旨在为提高该领域人工智能技术贡献可能的思路。

    Sep, 2022

  • 分析学习的分子表征进行性质预测

    在分子属性预测的算法解决方案中，神经机器技术的进步导致了一系列算法解决方案，其中神经网络应用于计算分子指纹或专家制作的描述符以及构造学习分子表示的图卷积神经网络最为有效，这项研究进行了广泛的基准测试，并提出了优于现有模型的图卷积模型的实证发现。

    Apr, 2019

  • 在药物发现和开发中利用图形机器学习

    本文综述了生物医药行业中越来越受关注的图机器学习对于模拟生物分子结构、它们之间的功能关系以及综合多组学数据的能力，并在药物研发和发现的全过程中，从靶点识别、小分子和生物类药物设计、以及药物重药用等方面进行了归纳总结，并指出，尽管这一领域仍在崛起，但关键的里程碑已经出现，表明图机器学习将成为生物医学机器学习的首选模型框架。

    Dec, 2020