基于多臂老虎机的自主药物设计
机器学习
2025-02-18 v2 生物大分子
摘要
人工智能与自动化的最近进展支撑了一种新的药物设计范式：自主药物设计。在此范式下，生成模型可提供具有特定属性的数千个分子的提议，而自动化实验室能在最少人类监督下潜在地制造、测试与分析分子。然而，由于仍仅有有限数量的分子可被合成与测试，一个明显挑战是如何在闭环系统中从所提供的提议中高效选择。我们将此任务表述为具有多次播放、易变臂与相似性信息的随机多臂老虎机问题。为解决该任务，我们将先前多臂老虎机的工作适配于此设定，并将我们的解与随机采样、贪婪选择与衰减 epsilon-贪婪选择策略进行比较。根据我们的仿真结果，我们的方法有望在自主药物设计中对化学空间进行更优探索与利用。
引用
@article{arxiv.2207.01393,
title = {Autonomous Drug Design with Multi-Armed Bandits},
author = {Hampus Gummesson Svensson and Esben Jannik Bjerrum and Christian Tyrchan and Ola Engkvist and Morteza Haghir Chehreghani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.01393},
year = {2025}
}