うちのSlackオルタネティブのAI創薬絡みのチャンネルではArxivの機械学習新着が流れてくるようになっていて、たまに大きな桃がどんぶらこどんぶらこと流れてきては、中身をぶった切ってチャンネル参加者の皆でキャッキャウフフしてるわけです。

で、今回流れてきたのがStep Change Improvement in ADMET Prediction with PotentialNet Deep FeaturizationというPande先生のとこで開発したPotentialNetっていう手法をメルクのデータで検証したら調子良かった（良すぎ！）っていう論文です。

なんかfuとかmicrosomeのクリアランスとかADMEの予測がすごい改善していて期待度高いです。PotentialNetってのはGCNN(Neural FP)のとこにLeRUじゃなくてGRUつかうことで特徴量抽出を工夫しているようです。具体的になにがよろしくなってどういう特徴量が抽出されているのかイメージつかめないんですが、何が良くなるんでしょうね？

それから実装はPyTorchらしいけどGithubには上がってないようなので自分で再実装する必要ありそうだし、最初にAtomにどういう情報持たせるのかに工夫の余地はありそう。

PotentialNetはいずれdeepchemに取り入れられるのでしょうか？

• PotentialNet for Molecular Property Prediction
• PotentialNet for Molecular Property Prediction(ACS)
• GATED GRAPH SEQUENCE NEURAL NETWORKS
• Deep learning for molecules, introduction to chainer chemistry
• A PyTorch Implementation of GGNN

深層学習も積みっぱなしだから読まないと、、、

深層学習 (アスキードワンゴ)

ドワンゴ / ?円 ( 2018-08-27 )