Transcriptionally Conditional Recurrent Neural Network for De Novo Drug Design

循环神经网络 药物发现 人工神经网络 药物靶点 计算机科学 计算生物学 人工智能 生物 机器学习 生物信息学 药理学
作者
Yuki Matsukiyo,Atsushi Tengeiji,Chen Li,Yoshihiro Yamanishi
出处
期刊:Journal of Chemical Information and Modeling [American Chemical Society]
卷期号:64 (15): 5844-5852 被引量:1
标识
DOI:10.1021/acs.jcim.4c00531
摘要

Computational molecular generation methods that generate chemical structures from gene expression profiles have been actively developed for de novo drug design. However, most omics-based methods involve complex models consisting of multiple neural networks, which require pretraining. In this study, we propose a straightforward molecular generation method called GxRNN (gene expression profile-based recurrent neural network), employing a single recurrent neural network (RNN) that necessitates no pretraining for omics-based drug design. Specifically, our method utilizes the desired gene expression profile as input for the RNN, conditioning it to generate molecules likely to induce a similar profile. In a case study involving ten target proteins, GxRNN exhibited superior structural reproducibility of known ligands, surpassing several existing methods. This advancement positions our proposed method as a promising tool for facilitating de novo drug design.
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