低数据的药物设计与少数射击的生成域适应
Ke Liu1,2, Yuqiang Han1,2, Zhichen Gong2,3
1College of Computer Science and Technology, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China.
这项研究引入了一种新的AI方法,Mol-GenDA,用于新兴疾病的药物发现. 它有效地产生高质量,多样化的药物分子,即使数据有限,加速开发新的健康威胁.
科学领域:
- 药物发现 药物发现 药物发现
- 人工智能的人工智能
- 计算化学计算化学
背景情况:
- 开发新兴疾病的药物对于公共卫生至关重要.
- 人工智能 (AI) 加快了药物发现,特别是像生成对抗网络 (GANs) 这样的生成模型.
- 对新疾病的有限数据挑战了药物分子发现标准生成模型的有效性.
研究的目的:
- 为了应对产生高质量和多样化的药物分子的挑战,对新疾病的数据有限.
- 提出一种新的分子生成域适应范式 (Mol-GenDA).
- 为了使知识从预先训练的GAN转移到新的疾病领域,使用最小的参考数据.
主要方法:
- 开发了一个分子生成域适应 (Mol-GenDA) 范式.
- 在微调过程中将分子适配器引入了GAN发电机.
- 从一个大数据集转移一个预训练的GAN到一个新的疾病领域,使用很少的引用.
主要成果:
- Mol-GenDA有效地产生高质量和多样化的候选药物.
- 这种方法成功地重用了从预培训中获得的先前知识.
- 在有限的监督下保持分子质量和多样性.
结论:
- 在新出现的疾病中,Mol-GenDA为加速药物发现提供了一个有希望的解决方案.
- 该方法解决了生成药物设计中的低数据挑战.
- 促进对新爆发的有效药物的及时开发.
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