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ICML 2022 || 3DLinker: 用于分子链接设计的E(3)等变变分自编码器
2022-07-04 22:59:00 【智源社区】
Paper title: ICML2022|3DLinker: An E(3) Equivariant Variational Autoencoder for Molecular Linker Design
Paper link: https://arxiv.org/abs/2205.07309
Paper code: https://github.com/GraphPKU/3DLinker
Publication venue: ICML 2022 Long Presentation (118/5630)
Institution: Beijing Institute for General Artificial Intelligence, Tsinghua University, Peking University
Authors: Yinan Huang, Xingang Peng, Jianzhu Ma, Muhan Zhang
研究背景与动机
机器学习在药物设计扮演着越来越重要的角色。其中,链接设计(linker design)是一种用途广泛的药物设计方法。在链接设计中,我们有两个称为fragment的分子,这两个fragment一般具有特定的化学功能(比如,一个fragment可以结合目标蛋白质,另外一个fragment可以吸引用来分解目标蛋白质的酶)。我们的目标是生成一个linker分子来链接这两个fragments,使得它变成一个同时具备多个化学功能的药物。
链接设计
链接设计问题可以被看成是一个条件生成模型:给定两个fragments,构建一个”补全“fragments的概率模型。这里drug由输入的fragments和生成的linker构成。一旦有了这个生成模型,输入任意两个感兴趣的fragments,模型都可以采样出一个新的样本,这样就实现了自动的、高效的链接设计。
fragments和linker通常被看成是图(Graph):原子当成顶点,化学键当成边。由此链接设计就可以等价于训练一个图的条件生成模型。但是,只保留图结构会丢失掉三维几何信息,这可能会导致生成出不现实、物理结构上不稳定的linker,或者没办法直接用在需要三维空间坐标的下游任务上。之前的工作[1, 2]只能很粗糙地利用fragment的三维信息(比如手工加入distance信息或者额外使用一个卷积网络)并且都无法生成linker的空间坐标。
包含三维几何信息的链接设计
在这个工作中,作者提出了一个能够同时生成三维坐标和图的自编码模型,3DLinker,用于建模如下的概率分布:
这里G代表图,X代表空间坐标。最重要的,3DLinker是等变于坐标系变换的:当输入的fragments坐标经历任意一个坐标系变换 ,输出的整个drug的坐标也会相应地变换 ,同时输出的drug的图保持不变 。这意味着该模型可以在任意坐标系下训练和泛化。另外,这个任务也可以看成是带三维坐标的图的预训练:随机遮掩掉部分(linker)的图和坐标,学习如何从剩下的部分(fragments)去重建原始的三维图。
方法
3DLinker的核心是一个等变的消息传递(message passing)模块,称为MF-MP (Mixed-Features Message Passing)。对于图里的某个顶点 (处于位置),它既有不变特征(在坐标系变换下不变),又有等变特征 (和坐标系一同变换),其中和是channel数。的每一个channel是一个不依赖于坐标系的数字,而的每一个channel是一个三维矢量的三个分量(想象一个有方向的箭头),会随着坐标系变化而变化。在消息传递的过程中,这些特征会在聚集相邻顶点消息的同时保持特征的不变性和等变性。下图是一次MF-MP消息传递的过程。详细的计算过程见论文Methodology部分。
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