Молекулярный Дизайн без Поиска: Новый Подход к Оптимизации

от

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представили GRXForm, фреймворк, позволяющий эффективно проектировать молекулы без итеративного поиска, используя возможности графовых трансформеров и групповой относительной оптимизации.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

В статье представлена новая схема амортизированной оптимизации для молекулярного дизайна, использующая алгоритм Group Relative Policy Optimization и архитектуру Graph Transformer.

Несмотря на успехи в области молекулярного дизайна, существующие подходы часто требуют значительных вычислительных затрат при оптимизации каждой новой молекулы. В данной работе, посвященной ‘Amortized Molecular Optimization via Group Relative Policy Optimization’, предложен новый фреймворк GRXForm, использующий Graph Transformer и оптимизацию с учетом относительных групп (Group Relative Policy Optimization) для эффективной и обобщающей оптимизации молекулярных структур. Ключевым результатом является снижение дисперсии при обучении, позволяющее GRXForm успешно работать с разнообразными молекулярными каркасами без итеративного поиска или уточнения результатов. Сможет ли предложенный подход существенно ускорить процесс открытия новых лекарственных препаратов и материалов с заданными свойствами?

Трудный путь молекулярного дизайнера

Традиционный подход к молекулярному дизайну, основанный на последовательных итерациях синтеза и тестирования, часто оказывается чрезвычайно медленным и затратным, особенно при создании сложных молекулярных структур. Каждый цикл — от проектирования молекулы до ее фактического получения и оценки свойств — требует значительных временных и материальных ресурсов. Вместо эффективного исследования всего пространства возможных молекул, ученые вынуждены фокусироваться на небольшом подмножестве, что ограничивает возможности создания принципиально новых материалов с заданными характеристиками. Этот итеративный процесс становится особенно проблематичным при поиске молекул с несколькими оптимизируемыми параметрами, где количество необходимых итераций экспоненциально возрастает с увеличением сложности структуры. Таким образом, необходимость в более быстрых и эффективных методах молекулярного дизайна становится все более актуальной.

Исследование огромного химического пространства представляет собой колоссальную задачу, требующую разработки эффективных алгоритмов, способных к обобщению и быстрой оптимизации. Традиционные методы поиска новых молекул часто оказываются неэффективными из-за экспоненциального роста возможных комбинаций атомов и связей. Современные алгоритмы машинного обучения, в частности, методы обучения с подкреплением и генеративные модели, позволяют значительно ускорить процесс поиска, предсказывая свойства молекул и направляя поиск в наиболее перспективные области химического пространства. Важным аспектом является способность алгоритмов к обобщению — то есть, к предсказанию свойств новых, ранее не изученных молекул, основываясь на знаниях о существующих соединениях. Быстрая оптимизация, в свою очередь, позволяет находить молекулы с заданными характеристиками за минимальное время, что критически важно для разработки новых материалов и лекарственных препаратов. Развитие подобных алгоритмов открывает путь к автоматизированному молекулярному дизайну и значительно сокращает время и затраты на создание инновационных продуктов.

Современные методы молекулярного дизайна часто сталкиваются с проблемой баланса между исследованием принципиально новых структур и использованием уже известных свойств. Алгоритмы, стремящиеся к инновациям, нередко упускают из виду стабильные и предсказуемые характеристики, что приводит к созданию соединений с неоптимальными параметрами. И наоборот, чрезмерная ориентация на проверенные решения ограничивает возможности поиска действительно революционных материалов. Этот компромисс затрудняет создание молекул, которые одновременно обладают уникальными характеристиками и предсказуемым поведением, что особенно важно для разработки новых лекарств, материалов и катализаторов. Эффективное решение данной проблемы требует разработки алгоритмов, способных к адаптивному поиску, которые динамически переключаются между исследованием и эксплуатацией, обеспечивая оптимальное сочетание новизны и надежности.

Амортизированная оптимизация: перехитрить систему

Амортизированная оптимизация представляет собой альтернативный подход к поиску оптимальных структур, основанный на обучении политики генерации этих структур без необходимости повторных поисковых процедур. Вместо выполнения оптимизации “с нуля” для каждого нового соединения, система обучается на наборе данных и формирует модель, способную предсказывать или генерировать оптимизированные структуры непосредственно из входных данных. Это позволяет значительно сократить вычислительные затраты и время, необходимые для проектирования новых молекул, поскольку оптимизация выполняется однократно в процессе обучения, а затем применяется к новым соединениям.

Использование моделей машинного обучения для генерализации на новые молекулярные входные данные позволяет значительно ускорить процесс проектирования. В отличие от традиционных методов оптимизации, требующих повторных вычислений для каждой новой молекулы, обученные модели способны предсказывать оптимальные структуры, экстраполируя знания, полученные на тренировочном наборе данных. Это достигается за счет способности модели выявлять закономерности в структуре молекул и их влиянии на целевые свойства, что позволяет избежать дорогостоящих и трудоемких итераций поиска оптимальных решений для каждого нового соединения. Эффективность подхода напрямую зависит от качества и репрезентативности обучающей выборки, а также от архитектуры и параметров используемой модели машинного обучения.

В основе данного подхода лежит использование Graph Transformers для представления и манипулирования молекулярными структурами в виде графов. Graph Transformers, являясь адаптацией архитектуры Transformer для работы с графовыми данными, позволяют эффективно кодировать информацию о атомах и связях в молекуле. В отличие от традиционных методов, работающих с фиксированными представлениями молекул, Graph Transformers способны учитывать взаимосвязи между атомами и предсказывать оптимальные структуры, обрабатывая молекулу как динамический граф. Это достигается путем применения механизмов внимания (attention) к узлам и ребрам графа, что позволяет модели фокусироваться на наиболее значимых элементах молекулярной структуры и оптимизировать ее свойства. Применение Graph Transformers позволяет избежать ограничений, связанных с фиксированными дескрипторами молекул, и обеспечивает более гибкий и точный подход к оптимизации.

GRXForm: усиление оптимизации с помощью GRPO

GRXForm использует подход амортизированной оптимизации, расширяя его за счет интеграции Group Relative Policy Optimization (GRPO) для повышения стабильности процесса обучения. GRPO позволяет нормализовать вознаграждения относительно начальной структуры, что снижает дисперсию и способствует более эффективному обучению агента в среде Reinforcement Learning. Данная нормализация обеспечивает более предсказуемые обновления политики и предотвращает резкие колебания в процессе обучения, что особенно важно для сложных задач, требующих долгосрочного планирования и исследования пространства состояний.

Группа Relative Policy Optimization (GRPO) снижает дисперсию в процессе обучения с подкреплением путем нормализации вознаграждений относительно исходной структуры. Данный подход позволяет оценивать улучшения не в абсолютных величинах, а относительно начальной точки, что стабилизирует обучение и повышает его эффективность. Нормализация вознаграждений уменьшает влияние случайных факторов и позволяет агенту более надежно оценивать качество своих действий, что особенно важно в сложных задачах, где небольшие изменения в структуре могут приводить к значительным колебаниям вознаграждения.

В ходе выполнения сложной задачи декорирования каркасов киназ GRXForm продемонстрировал успешность в 17.8% случаев. Это значительно превосходит результат, полученный при использовании оптимизаторов, работающих с отдельными экземплярами, которые не показали успешных результатов ни в одном из случаев (0% успешность). Данный результат подтверждает эффективность GRXForm в задачах, требующих оптимизации сложных молекулярных структур.

Расширяя границы: применение и свойства

Молекулярные графы, представляющие собой способ кодирования структуры молекул посредством языка, подобного SMARTS, лежат в основе современных методов манипулирования и анализа химических соединений. Этот подход позволяет рассматривать молекулу не как статичную структуру, а как сеть атомов и связей, что открывает возможности для точечного изменения её характеристик. Используя такие графовые представления, исследователи могут эффективно моделировать свойства молекул, предсказывать их поведение и разрабатывать новые соединения с заданными параметрами, например, оптимизируя липофильность или реакционную способность. По сути, молекулярные графы становятся своеобразным «цифровым двойником» молекулы, позволяющим проводить виртуальные эксперименты и ускорять процесс открытия новых материалов и лекарственных средств.

Использование молекулярных графов, описываемых языками вроде SMARTS, открывает возможности для целенаправленного проектирования молекул с заданными характеристиками. Особое внимание уделяется оптимизации липофильности — способности молекулы растворяться в жирах, измеряемой величиной LogP. Регулирование этого параметра критически важно, поскольку липофильность напрямую влияет на биодоступность, метаболизм и эффективность лекарственных средств. Благодаря такому подходу, исследователи могут точно настраивать молекулярные свойства, создавая соединения с улучшенными фармакологическими характеристиками и повышенной селективностью к целевым биологическим мишеням. Контроль над LogP позволяет создавать молекулы, эффективно проникающие через клеточные мембраны и достигающие нужных тканей, что значительно повышает потенциал новых лекарственных препаратов.

Исследования показали, что GRXForm демонстрирует высокую эффективность в рамках бенчмарка PMO (Predictive Molecular Optimization), достигнув значения AUC Top-10, равного 16.433. Этот показатель позволил методу занять второе место среди сравниваемых подходов к оптимизации молекулярных структур. Полученные результаты свидетельствуют о значительной способности GRXForm к точному прогнозированию и целенаправленному проектированию молекул с заданными свойствами, что открывает перспективы для его применения в разработке новых лекарственных средств и материалов.

Взгляд в будущее: самосовершенствование и за его пределами

Метод самообучения позволяет модели усовершенствовать свою стратегию, имитируя собственные успешные траектории, что значительно повышает эффективность процесса. Вместо того чтобы полагаться исключительно на внешние данные или ручное вмешательство, система анализирует собственные действия, выделяя наиболее результативные последовательности и используя их в качестве образца для дальнейшего обучения. Этот подход, по сути, позволяет модели учиться на собственном опыте, оптимизируя свою политику и улучшая производительность без необходимости постоянного контроля со стороны человека. Подобный механизм самосовершенствования открывает перспективы для создания более автономных и адаптивных систем, способных к непрерывному обучению и улучшению в динамично меняющейся среде.

Сочетание передовых методов оптимизации и надежных молекулярных представлений открывает беспрецедентные возможности в области разработки лекарственных препаратов и материаловедения. Исследователи демонстрируют, что используя усовершенствованные алгоритмы, способные эффективно исследовать химическое пространство, в сочетании с точными и информативными способами описания молекулярной структуры, можно значительно ускорить процесс поиска новых соединений с заданными свойствами. Это позволяет не только оптимизировать существующие молекулы для повышения их эффективности или снижения побочных эффектов, но и предсказывать свойства совершенно новых материалов, обладающих уникальными характеристиками. Такой подход обещает революционизировать разработку инновационных лекарств, катализаторов и материалов для различных отраслей промышленности, значительно сокращая время и затраты на исследования и разработки.

В ходе тестирования на сложных кинезных задачах, модель GRXForm продемонстрировала впечатляющие результаты, достигнув значений Kinase MPO Objective Scores до 7.54. Это значительно превосходит показатели, полученные с использованием базовых методов, что указывает на существенное улучшение в точности и эффективности прогнозирования свойств киназ. Данный результат подчеркивает потенциал GRXForm для ускорения разработки новых лекарственных препаратов и более глубокого понимания биологических процессов, связанных с киназной активностью. Полученные данные свидетельствуют о способности модели эффективно обрабатывать сложные молекулярные структуры и выявлять закономерности, недоступные для традиционных подходов.

Наблюдатель отмечает, что стремление к элегантным решениям в области молекулярного дизайна неизбежно сталкивается с суровой реальностью продакшена. В представленной работе, где авторы предлагают GRXForm — новаторский фреймворк для оптимизации, основанный на Graph Transformer и Group Relative Policy Optimization, прослеживается та же закономерность. Как однажды заметил Кен Томпсон: «Всё, что можно задеплоить — однажды упадёт». Идея амортизированной оптимизации, предложенная в статье, безусловно, красива и перспективна, однако, как и любая абстракция, она подвержена влиянию непредсказуемых факторов, возникающих при практическом применении. Авторы пытаются решить проблему обобщения и эффективности, избегая итеративного поиска, но, в конечном счёте, любой алгоритм столкнётся с необходимостью адаптации к реальным данным и ограничениям вычислительных ресурсов.

Что дальше?

Представленный подход, безусловно, элегантен. Очередная попытка обойти необходимость в итеративном поиске — занятие, которое, как известно, рано или поздно превращается в бесконечный цикл перебора. Идея амортизированной оптимизации, привязанная к графовым трансформерам, выглядит перспективно… пока не столкнётся с реальностью. Ведь рано или поздно, кто-нибудь обнаружит, что «оптимизированная» молекула, прекрасно работающая в симуляции, в реальном мире проявляет неожиданные свойства. И тогда придётся снова переписывать код, оптимизировать оптимизатор, и так до бесконечности.

Впрочем, проблема не в алгоритме, а в самой задаче. Разработка новых молекул — это всегда компромисс между теорией и практикой, между предсказаниями и случайностью. И все эти нейронные сети, графовые трансформеры и прочие «инновации» лишь усложняют процесс, добавляя ещё один уровень абстракции между желаемым результатом и реальным миром. Возможно, через десять лет кто-нибудь скажет: «Всё работало, пока не пришёл машинное обучение».

В конечном счёте, всё новое — это просто старое с худшей документацией. Следующим шагом, вероятно, станет попытка прикрутить к этому ещё один алгоритм, чтобы «улучшить» результаты. И так по кругу. Главное, чтобы кто-нибудь не забыл, зачем всё это затевалось. И помнил, что самая лучшая молекула — это та, которая уже работает.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.12162.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-13 18:06