Oct, 2023
TacoGFN: 基于结构的药物设计的目标条件 GFlowNet
TacoGFN: Target Conditioned GFlowNet for Structure-Based Drug Design
Tony Shen, Mohit Pandey, Martin Ester
TL;DR我们致力于自动化生成与特定蛋白质口袋靶点相匹配的药物样化合物。我们采用强化学习方法，提出了一种目标条件生成流网络（TacoGFN）模型，通过该模型可以生成具有所需属性的分子。我们还开发了基于 Transformer 的对接评分预测方法，用于加速对接评分计算，并使用几轮主动学习来改善对接评分预测。实验证明，使用 TacoGFN 及其变种生成的分子在每个特性（对接评分，QED，SA，Lipinski）上显著优于所有基准方法，并且速度快了数个数量级。