Acknowledgement
이 논문은 2021년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원(IITP-2017-0-00477, (SW 스타랩) IoT 환경을 위한 고성능 플래시 메모리 스토리지 기반 인메모리 분산 DBMS 연구개발)과 국토교통부의 스마트시티 혁신인재육성사업으로 지원을 받아 수행된 연구임.
Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2021.05a
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- Pages.343-346
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- 2021
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Self-Attention-based SMILES Generationfor De Novo Drug Design
신약 디자인을 위한 Self-Attention 기반의 SMILES 생성자
- PIAO, SHENGMIN (Dept. of Computer Science, Yonsei University) ;
- Choi, Jonghwan (Dept. of Computer Science, Yonsei University) ;
- Kim, Kyeonghun (Dept. of Computer Science, Yonsei University) ;
- Park, Sanghyun (Dept. of Computer Science, Yonsei University)
- Published : 2021.05.12
Abstract
약물 디자인이란 단백질과 같은 생물학적 표적에 작용할 수 있는 새로운 약물을 개발하는 과정이다. 전통적인 방법은 탐색과 개발 단계로 구성되어 있으나, 하나의 신약 개발을 위해서는 10 년 이상의 장시간이 요구되기 때문에, 이러한 기간을 단축하기 위한 인공지능 기반의 약물 디자인 방법들이 개발되고 있다. 하지만 많은 심층학습 기반의 약물 디자인 모델들은 RNN 기법을 활용하고 있고, RNN 은 훈련속도가 느리다는 단점이 있기 때문에 개선의 여지가 남아있다. 이런 단점을 극복하기 위해 본 연구는 self-attention 과 variational autoencoder 를 활용한 SMILES 생성 모델을 제안한다. 제안된 모델은 최신 약물 디자인 모델 대비 훈련 시간을 1/36 단축하고, 뿐만 아니라 유효한 SMILES 를 더 많이 생성하는 것을 확인하였다.
Keywords