The advent of generative chemistry

ACS Medicinal Chemistry Letters. 2020. Vol. 11. No. 8. P. 1496–1505.

Ванхэлен К. Б., Lin Y., Zhavoronkov A.

Генеративные состязательные сети (GAN), впервые описанные в 2014 году, являются одними из важнейших концепций в современном искусственном интеллекте (ИИ). Объединяя глубокое обучение и теорию игр, GAN используются для генерации или «воображения» новых объектов с желаемыми свойствами. С 2016 года множество GAN с подкреплением (RL) успешно применяются в фармакологии для проектирования молекул de novo. Эти методы направлены на более эффективное использование данных и лучшее исследование химического пространства. В данном обзоре мы рассматриваем последние достижения в области генерации новых молекул с желаемыми свойствами, уделяя особое внимание применению GAN, RL и связанных с ними методов. Мы также обсуждаем текущие ограничения и проблемы в новой быстро развивающейся области генеративной химии.

Ключевые слова: molecular modeling, drug discovery, molecular structure