정보처리학회 논문지 소프트웨어 및 데이터 공학
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
Self-Attention 기반의 변분 오토인코더를 활용한 신약 디자인 |
| 영문제목(English Title) |
De Novo Drug Design Using Self-Attention Based Variational Autoencoder |
| 저자(Author) |
Piao Shengmin
최종환
서상민
김경훈
박상현
Piao Shengmin
Jonghwan Choi
Sangmin Seo
Kyeonghun Kim
Sanghyun Park
|
| 원문수록처(Citation) |
VOL 11 NO. 01 PP. 0011 ~ 0018 (2022. 01) |
한글내용
(Korean Abstract) |
신약 디자인은 단백질 수용체와 같은 생물학적 표적과 상호작용할 수 있는 약물 후보물질을 식별하는 과정이다. 전통적인 신약 디자인 연구는 약물 후보 물질 탐색과 약물 개발 단계로 구성되어 있으나, 하나의 신약을 개발하기 위해서는 10년 이상의 장시간이 요구된다. 이러한 기간을 단축하고 효율적으로 신약 후보 물질을 발굴하기 위하여 심층 학습 기반의 방법들이 연구되고 있다. 많은 심층학습 기반의 모델들은 SMILES 문자열로 표현된 화합물을 재귀신경망을 통해 학습 및 생성하고 있으나, 재귀신경망은 훈련시간이 길고 복잡한 분자식의 규칙을 학습시키기 어려운 단점이 있어서 개선의 여지가 남아있다. 본 연구에서는 self-attention과 variational autoencoder를 활용하여 SMILES 문자열을 생성하는 딥러닝 모델을 제안한다. 제안된 모델은 최신 신약 디자인 모델 대비 훈련 시간을 1/26로 단축하는 것뿐만 아니라 유효한 SMILES를 더 많이 생성하는 것을 확인하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
De novo drug design is the process of developing new drugs that can interact with biological targets such as protein receptors. Traditional process of de novo drug design consists of drug candidate discovery and drug development, but it requires a long time of more than 10 years to develop a new drug. Deep learning-based methods are being studied to shorten this period and efficiently find chemical compounds for new drug candidates. Many existing deep learning-based drug design models utilize recurrent neural networks to generate a chemical entity represented by SMILES strings, but due to the disadvantages of the recurrent networks, such as slow training speed and poor understanding of complex molecular formula rules, there is room for improvement. To overcome these shortcomings, we propose a deep learning model for SMILES string generation using variational autoencoders with self-attention mechanism. Our proposed model decreased the training time by 1/26 compared to the latest drug design model, as well as generated valid SMILES more effectively. |
| 키워드(Keyword) |
신약 디자인
SMILES
심층학습
셀프 어텐션
변분 오토인코더
De Novo Drug Design
SMILES
Deep Learning
Self-attention
Variational Autoencoder
|
| 파일첨부 |
PDF 다운로드
|
