Leap: Molecular Synthesisability Scoring with Intermediates

Conceitos Básicos

Leap, a novel synthesisability scoring method, considers intermediates to better estimate the practical synthetic complexity of molecules.

Resumo

1. Abstract:

• Assessing molecule synthesis is crucial in drug discovery.
• Existing methods lack dynamic conditioning on intermediates.
• Leap model surpasses other scoring methods by at least 5% on AUC score.

2. Introduction:

• Predicting compound synthesizability accelerates drug discovery.
• Synthesis planning algorithms are computationally expensive.
• Generative workflows need fast and accurate metrics for chemical tractability.

3. Methods:

• Leap uses transformers to predict multi-step synthesis routes.
• Pre-training involves encoding synthesis routes as strings.
• Fine-tuning predicts tree depth for target molecules with or without intermediates.

4. Experiments:

• Leap outperforms other scorers in identifying synthesisable molecules.
• Leap adapts its scores when key intermediates are provided.
• Leap maintains ranking of expected tree depth with different intermediates.

5. Conclusion:

• Leap is the first method to consider intermediates in scoring molecule synthesisability.
• Pre-training enhances Leap's performance compared to baseline models like CatBoost and BERT.

Estatísticas

SAScore、SCScore、RAScoreなどの既存の合成可能性スコアリング方法が存在します。
Leapは他のスコアリング方法を少なくともAUCスコアで5％上回ります。

Citações

Principais Insights Extraídos De

Leap

by Anto... às arxiv.org 03-21-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.13005.pdf

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Leapモデルが異なる中間体を提供する場合でも予想される木の深さのランキングを維持できる理由は何ですか

「Leap」モデルが異なる中間体を提供する場合でも予想される木の深さのランキングを維持できる理由は以下です。

「Leap」モデルは事前訓練されたGPT-2ベースの深層学習ネットワークであり、多段階逆シンセシス経路全体を予測する能力から派生したファインチューニング手法を使用している。
ネットワーク内部では反復処理や注意機構（Attention）等強力かつ柔軟なニューラル言語処理技術（NLP）手法も活用されており、「真偽」「意味」「文脈」といった要素までも考慮した推論・予測能力向上も期待されている。
また、「false intermediates」という誤った仲介分子ペア生成技術等も導入し，不正確あるいは無関連仲介分子対策等も行っており，その結果，信頼性高く安定したランキング予測値出力及び解析結果保持率向上効果も見込まれています。