ICML 2024 | 具有动态目标感知片段的药物发现

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今天为大家介绍的是来自Sung Ju Hwang团队的一篇论文。基于片段的药物发现是一种在广阔的化学空间中发现药物候选物的有效策略，并已广泛应用于分子生成模型。然而，许多现有的片段提取方法在这些模型中没有考虑目标化学性质或者依赖于启发式规则，现有的基于片段的生成模型也无法在生成过程中使用新发现的目标导向片段更新片段词汇表。为此，作者提出了一种用于药物发现的分子生成框架，称为目标导向片段提取、组装和修改（GEAM）。GEAM由三个模块组成，每个模块分别负责目标导向片段提取、片段组装和片段修改。片段提取模块利用信息瓶颈原理识别对所需目标性质有贡献的重要片段，从而构建一个有效的目标导向片段词汇表。此外，GEAM能够通过片段修改模块探索初始词汇表以外的片段，并通过动态目标导向词汇表更新进一步增强探索 ………………………………