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生成式深度學習正在重塑藥物設計。化學語言模型 (CLM) 以分子串的形式生成分子，對此過程特別重要。
近日，來自荷蘭埃因霍芬理工大學（Eindhoven University of Technology）的研究人員將一種最新的深度學習架構（S4）引入從頭藥物設計中。
結構化狀態空間序列（Structured State Space Sequence，S4）模型在學習序列的全局屬性方面表現卓越，那麼 S4 能否推進從頭設計的化學語言建模？
為了給出答案，研究人員系統地在一系列藥物發現任務上對 S4 與最先進的 CLM 進行了基準測試，例如生物活性化合物的鑑定以及類藥物分子和天然產物的設計。 S4 在學習複雜分子特性的同時，也具有探索多種支架的優越能力。
最後，當前瞻性地應用於激酶抑制劑時，S4 設計的 10 個分子中有 8 個被分子動力學模擬預測為高活性。
總而言之，S4 在化學語言建模中極具潛力，尤其是在捕捉生物活性和複雜分子性質方面。這是首次將狀態空間模型應用於分子任務。
相關研究以「Chemical language modeling with structured state space sequence models」為題，於 7 月 22 日發佈在《Nature Communications》上。
論文連結：https://www.nature.com/articles/s41467-024-50469-9
從頭開始設計具有所需特性的分子是一個「大海撈針」的問題。化學宇宙包含多達 10^60 個小分子，在相當大的程度上仍處於未知狀態。
生成式深度學習無需手工設計規則即可生產所需的分子，從而以省時、低成本的方式探索化學宇宙。特別是，CLM 已經產生了經過實驗驗證的生物活性設計，並作為強大的分子發生器脫穎而出。
CLM 採用為序列處理開發的演算法來學習「化學語言」，即如何產生化學有效（語法）並具有所需特性（語義）的分子。這是透過將分子結構表示為字串符號來實現的，例如簡化分子輸入行輸入系統 (SMILES) 等。然後，這些分子字串用於模型訓練，並隨後以文字形式產生分子。
圖示：化學語言建模的結構化狀態空間序列（S4）模型的關鍵概念。 （資料來源：論文）
CLM 架構：
- 長短期記憶(LSTM) 模型
- Transformer 架構
結構化狀態空間序列模型(S4)：
- 快速發展的新成員
- 在音訊、影像和文字產生中表現優異
-
具有「雙重性質」：
- 在整個輸入序列上進行訓練以學習複雜的全局屬性
- 一次產生一個字串元素
應用：
- 研究者將S4 應用於SMILES 字串上的化學語言建模
-
針對與藥物設計相關的各種任務進行基準測試：
類藥物分子和天然產物設計：
- 研究人員對S4 進行基準測試，與最先進的CLM 比較
- 例如類藥物分子和天然產物的設計
- 首先，分析了S4 設計從ChEMBL 資料庫中提取的類藥物小分子（SMILES 長度低於100 個tokens）的能力
1. 所有 CLM 均產生了超過 91% 的有效分子、91% 的獨特分子和 81% 的新分子。
- S4 透過產生比基準更多的新分子（大約4000 到12,000 多個）來設計最有效、最獨特和最新穎的分子，並顯示出良好的學習SMILES 字串「化學語法」的能力。
- 與現有的從頭設計方法相比，S4 的潛力在 MOSES 基準上得到了進一步證實，其中 S4 始終位列表現最好的深度學習方法之列。
- S4 也針對比類藥物分子更具挑戰性的分子實體進行了進一步測試。
- 為此，研究人員評估了其設計天然產物 (NPs) 的能力。
- 與合成小分子相比，NPs 往往具有更複雜的分子結構和環系統，以及更大比例的 sp3 雜化碳原子和手性中心。
- 這些特徵對應於平均更長的 SMILES 序列，具有更多的長程依賴性，並使天然產物成為 CLM 的具有挑戰性的測試案例。
所有 CLM 都可以設計天然產物，但與類藥物分子相比，其表現較低。 S4 設計的有效分子數量最多，比 S4 多出約 6000 到 12,000 個分子（好 7-13%），而 LSTM 的新穎性最高，比 S4 多出約 2000 個分子（2%）。
最後，也分析了增加 SMILES 長度時 CLM 架構的訓練和生成速度，以測試它們在設計更大分子（如天然產物）時的實際適用性。分析強調，由於其雙重性，S4 在訓練過程中與 GPT 一樣快（兩者都比 LSTM 快約 1.3 倍），並且在生成方面最快。這進一步主張引入 S4 作為分子設計的有效方法，與 GPT 和 LSTM 相比，「兼具兩全其美」。
前瞻性從頭設計
研究人員使用 S4 進行了一項前瞻性電腦模擬研究，重點是設計絲裂原活化蛋白激酶 1 (MAPK1) 的抑制劑，這是腫瘤治療的相關標靶。然後透過分子動力學 (MD) 評估設計的假定生物活性。 
圖示：使用 S4 進行假定 MAPK1 抑制劑的前瞻性從頭設計。 （資料來源：論文）S4 模型經過微調，然後使用微調模型的最後五個 epochs 產生 256K 個分子。透過對數似然得分和與訓練集的支架相似性對設計進行排序和篩選，10 個得分最高的分子使用 MD 模擬進行進一步表徵。
透過 MD 預測，10 個設計中有 8 個對預期目標具有生物活性，並且預測親和力與最接近的微調分子相當或更高，這些結果進一步證實了 S4 用於從頭藥物設計的潛力。
分子 S4 的機會總之，本研究率先將狀態空間模型引入化學語言建模，重點在於結構化狀態空間 (S4)。 S4 獨特的雙重性質，包括訓練中的捲積和循環生成，使其特別適合從 SMILES 字串開始的從頭設計。
研究人員在各種藥物發現任務上與GPT 和LSTM 進行了系統比較，揭示了S4 的優勢：雖然循環生成(LSTM 和S4) 在學習化學語法和探索各種支架方面更勝一籌，但對整個SMILES 序列進行整體學習(GPT 和S4) 在捕捉某些複雜特性（如生物活性）方面表現出色。
S4 具有雙重性質，「兼具兩全其美」：它在設計有效且多樣化的分子方面與LSTM 表現相當或更好，並且在捕捉複雜分子性質方面系統性地優於基準，同時保持計算效率。
S4 在 MAPK1 抑制中的應用已透過 MD 模擬得到驗證，這進一步展示了其設計強效生物活性分子的潛力。未來，研究人員將前瞻性地將 S4 與濕實驗室實驗結合，以增強其在該領域的影響。
S4 在分子科學領域還有許多方面有待探索，例如其在更長序列（例如大環肽和蛋白質序列）和其他分子任務（例如有機反應規劃和基於結構的藥物設計）中的潛力。
未來，S4 在分子發現中的應用將持續增加，並有可能取代 LSTM 和 GPT 等廣泛應用的化學語言模型。
以上是「兩全其美」，從頭設計分子，深度學習架構S4用於化學語言建模的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
